Descobreix 5 eines digitals amb intel·ligència artificial clau per a enginyers industrials: optimitza processos, redueix errors i impulsa la teva carrera cap a la Indústria 4.0.
La intel·ligència artificial (IA) aplicada a l’enginyeria està transformant profundament la manera com treballem als diferents sectors industrials. Pot donar suport en totes les etapes d’un producte o servei: des del disseny i els càlculs justificatius, fins a l’aplicació de normativa, la redacció del projecte i l’execució, passant per la gestió de dades i la simulació. En definitiva, la IA ofereix solucions que augmenten la productivitat, redueixen errors i faciliten la presa de decisions.
Segons l’Informe Tecnològic d’ACCIÓ 2024, la IA s’ha consolidat com un pilar fonamental de la Indústria 4.0, millorant l’eficiència, reduint costos i permetent la predicció de fallades en equips crítics.
En aquesta nova era industrial, dominar les eines digitals basades en IA ja no és opcional: és un requisit indispensable per a qualsevol professional de l’enginyeria que vulgui mantenir-se competitiu al mercat laboral. A continuació, vegem 5 eines d’IA imprescindibles per al dia a dia d’un enginyer o enginyera, amb exemples pràctics d’aplicació real 👇
1. ChatGPT / Copilot – Assistents intel·ligents
Els assistents intel·ligents de llenguatge basats en IA poden ajudar a:
☑️Redactar informes i documentació tècnica.
☑️Generar codi de programació per a scripts i automatitzacions.
☑️Resoldre dubtes sobre normativa o desenvolupament de càlculs justificatius.
📌A la pràctica: poden generar un primer esborrany d’una memòria tècnica o revisar fórmules i textos de càlcul.
2. MATLAB amb IA i Machine Learning Toolbox
Matlab permet integrar mòduls d’IA per:
☑️Analitzar grans conjunts de dades d’assaigs o sensors.
☑️Entrenar models de predicció i manteniment predictiu.
☑️Simular processos industrials complexos.
📌A la pràctica: pot predir fallades en motors elèctrics a partir de dades de vibració, optimitzant el manteniment preventiu
3. TensorFlow / PyTorch – Desenvolupament de models d’IA
Pot ser d’utilitat per enginyers que treballen amb dades o a recerca R+D, aquests frameworks pemeten:
☑️Crear xarxes neuronals per al reconeixement d’imatges o sons.
☑️Desenvolupar algoritmes de control intel·ligent.
☑️Aplicar tècniques avançades d’aprenentatge automàtic.
📌A la pràctica: poden detectar defectes en peces fabricades a partir d’imatges de control de qualitat.
4. Power BI amb IA integrada
Les eines de Business Intelligence incorporen mòduls d’IA que permeten:
☑️Generar prediccions automàtiques de tendències.
☑️Detecten anomalies en processos productius.
☑️Transformen grans volums de dades en quadres de comandament visuals.
📌A la pràctica: en una fàbrica de components industrials, Power BI amb IA pot monitoritzar la producció en temps real. Si un sensor detecta una desviació en la temperatura d’un procés crític, la IA envia una alerta automàtica i recomana accions correctives abans que es generi un defecte. Això redueix pèrdues i garanteix la qualitat del producte.
5. Eines de visió artificial (OpenCV, YOLO, Cognex)
La IA aplicada a la visió artificial és clau per al control de qualitat i l’automatització. Pot utilitzar-se per:
☑️Inspeccionar automàticament les línies de producció.
☑️Fer control dimensional i detecció de defectes.
☑️Fer seguiment i classificació automàtica de productes.
📌A la pràctica: en una línia de muntatge de components electrònics, la combinació de Cognex i YOLO permet detectar soldadures defectuoses, etiquetar peces incorrectes i enviar alertes automàtiques al sistema de gestió. Això evita errors al producte final i redueix costos.
🏁 Conclusió
La combinació de coneixements d’enginyeria i eines d’IA obre noves oportunitats per optimitzar processos en el nostre dia a dia, com per exemple, reduir costos i innovar en projectes industrials. Per tant, dominar aquestes tecnologies ja no és només un avantatge com a professional, sinó una necessitat per al desenvolupament professional dins de la Indústria 4.0.
I tu, ja utilitzes alguna eina de IA en el teu dia a dia com a enginyer/era?
📚 Fonts i referències
- ACCIÓ (2024) – Informe Tecnològic: Tendències en Intel·ligència Artificial i Indústria 4.0
👉 https://www.accio.gencat.cat - MathWorks (MATLAB & Simulink) – AI and Machine Learning Toolbox
👉 https://www.mathworks.com/products/machine-learning.html - TensorFlow – An Open-Source Machine Learning Framework for Everyone
👉 https://www.tensorflow.org - PyTorch – Build, Train and Deploy Deep Learning Models Easily
👉 https://pytorch.org - Microsoft Power BI – AI Features and Predictive Analytics in Power BI
👉 https://learn.microsoft.com/power-bi/ - OpenCV – Open Source Computer Vision Library
👉 https://opencv.org - Cognex Corporation – Machine Vision Systems for Industrial Automation
👉 https://www.cognex.com - YOLO (You Only Look Once) – Real-Time Object Detection Framework
👉 https://github.com/ultralytics/yolov5