Georgia-Pacific optimiza la eficiencia de los operadores mediante la IA generativa en AWS

Durante casi un siglo, Georgia-Pacific ha desempeñado un rol decisivo en la fabricación de productos de papel, embalaje y madera. Como fabricante a gran escala, la empresa sigue siendo competitiva al realizar mantenimiento rutinario, optimizar las líneas de fabricación y reducir el tiempo de inactividad de los equipos. Sin embargo, el conocimiento necesario para llevar a cabo correctamente estas funciones críticas estaba disperso en documentos físicos, archivos digitales y en las mentes de los empleados con experiencia.

Para crear una fuente central de información, Georgia-Pacific recurrió a Amazon Web Services (AWS) y al poder de la inteligencia artificial (IA) generativa para crear un que respondiera a las preguntas de los operadores. Georgia Pacific llama internamente a este chatbot ChatGP. Gracias a este amplio y accesible repositorio de conocimiento de la empresa, todos los empleados de Georgia-Pacific pueden obtener respuestas rápidas a consultas complejas que se adaptan con precisión a sus procesos.

Georgia-Pacific recurrió a AWS Professional Services, un equipo global de expertos que ayuda a las empresas a lograr sus resultados empresariales deseados en AWS. Los equipos colaboraron para diseñar y desplegar una solución que satisficiera mejor las necesidades de sus operadores de máquinas y técnicos de mantenimiento. El esfuerzo dio como resultado ChatGP, un chatbot basado en tecnología de IA generativa.

A través de Amazon Bedrock, Georgia-Pacific adoptó Claude, un modelo de lenguaje de gran tamaño de Anthropic, para ayudar al chatbot a entender y responder a las consultas de los usuarios con gran precisión y contexto. La empresa también utiliza Amazon Kinesis, un servicio completamente administrado que procesa y analiza datos de streaming a escala de forma rentable. Al combinar la IA generativa con los datos de internet de las cosas, ChatGP puede proporcionar respuestas más precisas y contextuales a las consultas de los operadores de máquinas. Por ejemplo, cuando un operador pregunta sobre un problema específico de una máquina, ChatGP puede consultar los datos relevantes de internet de las cosas para obtener información sobre el estado actual de la máquina, las tendencias recientes de rendimiento y las posibles causas del problema, de forma que combina texto y números en una sola respuesta.

Los operadores de máquinas interactúan con ChatGP a través de una aplicación web fácil de usar a la que se puede acceder desde cualquier ordenador o tableta de la red de Georgia-Pacific. El chatbot funciona como un centro de conocimientos centralizado que consolida la información de varias fuentes, incluidos documentos digitales, registros de mantenimiento y datos de sensores de internet de las cosas. Cuando los operadores se encuentran con un problema, pueden pedir ayuda a ChatGP y recibir instrucciones paso a paso sobre las entradas o los ajustes de la máquina. ChatGP se adapta a las necesidades de cada instalación para que la información se adapte al equipo y los procesos utilizados en esa ubicación.

Georgia-Pacific priorizó la captura de conocimiento de los trabajadores con experiencia. «Tenemos equipos que tienen cincuenta años y, en el caso de muchas de estos equipos, carecemos de la documentación adecuada sobre los procedimientos operativos. Ese conocimiento está en la mente de nuestros empleados con experiencia», afirma Shah. «Hemos creado una capacidad con la que podemos grabar una conversación entre varios expertos en la materia o empleados jubilados, y un modelo de lenguaje de gran tamaño resume la conversación. El resultado es un documento que parece haber sido creado por el fabricante, y los conocimientos pertinentes están disponibles al instante para todas las aplicaciones que consultan el modelo de lenguaje de gran tamaño».

La implementación de ChatGP generó importantes beneficios para Georgia-Pacific. La empresa ha mejorado la producción de los equipos al proporcionar a los operadores los datos que necesitan para realizar ajustes casi en tiempo real. De esta manera se han reducido los productos defectuosos, minimizado el tiempo de inactividad de las máquinas y aumentado la productividad. «El uso de la IA generativa para recopilar información de varios orígenes y obtener respuestas rápidas y sencillas ha supuesto un punto de inflexión para nosotros», afirma Ryan Holbird, gerente sénior de Transformación Digital de Georgia-Pacific. «Es como tener un experto digital que siempre está ahí, listo para ayudar tanto a operadores noveles como experimentados a encontrar rápidamente las respuestas correctas».

Gracias a la potencia de la IA generativa, Georgia-Pacific estableció un nuevo estándar para la administración de conocimientos y la resolución de problemas en la fabricación a gran escala. «Ahora estamos empezando, pero calculamos que el uso de la tecnología de IA generativa nos permitirá ahorrar millones al año en nuestras instalaciones», afirma Shah.

De cara al futuro, Georgia-Pacific planea expandir ChatGP a más instalaciones para finales de 2024.

«Fue inspirador ver a nuestros equipos unirse para resolver este problema», dice Shah. «Ha habido un impacto empresarial notable en poco tiempo, gracias sobre todo al talento de los equipos de Georgia-Pacific, Koch y AWS. Los productos creados por este equipo provienen de su autorrealización y su compromiso de mejorar la vida de nuestros operadores. Será un placer comprobar qué le depara el futuro a esta tecnología en nuestra empresa».