Con mirada pícara

Este león desconfía mucho del animal de mirada pícara y, por supuesto, tiene una buena razón para ello. La mirada irónica de Sophia Loren [2] también ha recorrido la prensa mundial, pero ¿sigue bastando una mirada tan rápida para detectar errores en la industria electrónica actual?

Toda la industria sufre escasez de mano de obra cualificada, lo que probablemente también sea la razón de las recientes oleadas de inmigración. En la industria electrónica, en particular, las empresas se persiguen unas a otras a los trabajadores cualificados, de modo que la rotación constante causa cada vez más problemas incluso en las líneas de producción. Esta situación se da incluso en países populosos como China. En Shenzhen, por ejemplo, más de 180.000 personas trabajan en unos pocos kilómetros cuadrados y los directivos se enfrentan a una fluctuación de hasta el 5% mensual. La empresa vecina sólo tiene que poner unos cuantos RMB más sobre la mesa y el cambio está hecho.

Los mandos intermedios también se quejan de esto. En los países occidentales, los jóvenes acuden masivamente a las clases de economía y derecho, mientras que rehúyen los extenuantes estudios de ciencias y profesiones técnicas.

Mientras que en las clases de introducción a las matemáticas sigue habiendo 400 estudiantes, en el segundo semestre se reducen a 80, de los cuales 10 pueden acabar aprobando el diploma y uno puede ser admitido en una tesis doctoral. Una tímida ojeada a las páginas web de las distintas universidades muestra la falta de doctorados en las materias científicas.

Por supuesto, el incentivo de los contratos académicos temporales tampoco es precisamente sensacional, por lo que no es de extrañar que cada vez menos científicos con talento emprendan carreras académicas.

Fig. 2: Titulaciones en 2016 en materias científicas por país [3]

En electrónica, el problema se agrava aún más por el rápido progreso. La presión que surge cuando, como ocurre con la tecnología 5G, los componentes se hacen enormes o, por el contrario, diminutos y se intensifica la competencia entre empresas individuales y bloques de poder exige una enorme flexibilidad, porque el impacto en toda la economía será notable.

Esta escasez de mano de obra cualificada puede paliarse bien aumentando y mejorando la formación con los incentivos adecuados, bien con más y más tecnología en la fabricación, donde precisamente esta tecnología 5G desempeñará un papel importante.

Fig. 3: Dimensiones de los componentes electrónicos [4]

Mientras que la inteligencia artificial se aventuró primero en procesos de trabajo basados puramente en la destreza, ahora está poniendo sus miras en objetivos mucho más ambiciosos. Tanto los componentes muy grandes como los muy pequeños ya no pueden colocarse a mano. Por eso se utilizan máquinas precisas y rápidas. Pero éstas también necesitan ser controladas, por lo que se plantea la cuestión de dónde y cómo controlar sus habilidades.

Es un tópico que cuanto más tarde se descubre un error, más caro resulta rectificarlo, utilizando como regla general un multiplicador de diez por paso de producción. Por tanto, es más caro si el error llega al cliente.

Fig. 4: Uso de la IA en una línea de producción de SMEsto significaque el ingeniero de procesos tiene que tomar decisiones que conllevan mayores inversiones. Sin embargo, sólo recibirá el dinero por ello si puede demostrar que los costes se reducirán y la calidad aumentará a largo plazo. Esto se aplica en particular al rendimiento, es decir, a la tasa de error en los distintos pasos de producción.

Los controles tras la impresión de la pasta y el montaje son bastante obvios. Sin embargo, suele dejarse en manos de especialistas la búsqueda de errores, lo cual es muy subjetivo, ya que un inspector puede ver un error aquí mientras que otro está satisfecho. Lo que constituye un "fallo" puede ser incluso difícil de definir.

El uso de la inteligencia artificial, es decir, los algoritmos de aprendizaje como se conocen desde hace tiempo en matemáticas y que ahora adoptan con entusiasmo los programadores, puede introducirse de muchas maneras. Fijar un objetivo de lo deseable -como ocurre con el uso de un "circuito dorado" en la impresión de pasta- parece sencillo.

Es mucho más difícil utilizar un bucle de retroalimentación estadística que recoja datos sobre el producto final y los correlacione con el resultado de la impresión. Dada la cantidad de datos que pueden acumularse en la producción en serie, se trata en realidad de una tarea difícil pero factible. Sin embargo, la selección de los parámetros que deben controlarse en la máquina requiere por sí sola una comprensión esencial del proceso. Está la máquina, el esténcil, los ciclos de limpieza, las especificaciones de la pasta, los sistemas de supervisión y mucho más.

Con el montaje se puede jugar a juegos mentales similares. Sin embargo, todo adolece de algunos puntos que tienen que ver con la formación. Los programadores no son matemáticos ni estadísticos y, desde luego, no son expertos en soldadura. Esto dificulta la selección y utilización de los modelos matemáticos y métodos estadísticos adecuados. Además, también están las definiciones de una "buena imagen de impresión" para la pasta y el "posicionamiento correcto" en las direcciones x-y y z, así como la torsión φ y la falta de coplanaridad durante el montaje.

Fig. 5: Algunos de los nuevos componentes en la punta de un bolígrafoLossistemas de control actuales -incluidos los rayos X- siguen presentando errores alfa y beta muy elevados, es decir, errores incorrectamente reconocidos o pasados por alto. Reducir ambos al mismo tiempo sería ahora tarea de la IA. Que pueda sustituir a un ingeniero bien formado en un futuro próximo depende, entre otras cosas, del compromiso de los mejores teóricos y programadores durante el desarrollo. Esto nos lleva de nuevo a la situación básica de la industria y la fabricación electrónica: hay escasez de especialistas bien formados y las quejas de gurús como Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee parecen caer en saco roto ante los políticos. Un punto importante aquí es también el fomento de la investigación básica y no de la aplicación al servicio de la industria. Sin embargo, los responsables políticos orientan cada vez más a los estudiantes hacia la obtención de una licenciatura en lugar de un máster (o, en el pasado, el más prestigioso diploma) o un doctorado.

Típica es la queja de las universidades australianas [5] de que están perdiendo 2.000 millones de dólares debido a la pandemia de virus en China, en lugar de hacer la vista gorda ante la falta de formación de licenciados capaces.

Referencias

[1] Bajo alemán medio schēl 'ojo torcido'.
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Jayne_Mansfield%E2%80%93Sophia_Loren_photo
[3] https://www.nextbigfuture.com/2017/08/future-tech-dominance-china-outnumber-usa-stem-grads-8-to-1-and-by-2030-15-to-1.html
[4] https://www.electronics-notes.com/articles/electronic_components/surface-mount-technology-smd-smt/packages.php
[5] ASM Assembly Systems GmbH

Bibliografía:

J. Yuh et al: Combing Automated Advanced Process Control with Feedback to Revolutionise the Printed Circuit Board Assembly Process, Actas de SMTA International, 2018, Rosemont, IL, EE. UU.
https://www.newpointdeview.com/pro-en/intercultural-compentence/high-employee-turnover-in-china-not-matter-of-money/
D. Zogbi: La próxima generación en componentes electrónicos pasivos, TTI MarketEye.
Bernstein; A. Raman: The Great Decoupling: An Interview with Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, Harvard Business Review, junio de 2015.

Sobre la persona

El profesor Rahn es un consultor activo en todo el mundo
en temas de tecnología de interconexión.
Su nuevo libro sobre "Procesos especiales de reflujo" ha sido publicado recientemente por Leuze Verlag. Puede ponerse en contacto con él en Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo., a donde también pueden dirigirse las consultas sobre seminarios internos.