ARTÍCULO
Beneficios y aplicaciones del machine learning en la Industria 4.0
La Industria 4.0 es el resultado de automatizar, digitalizar e interconectar todos los procesos productivos de una empresa, para producir de forma más eficiente.
Esto supone tener acceso a una ingente cantidad de datos, que permiten aprender, sacar conclusiones y tomar decisiones sobre la marcha para optimizar y mejorar resultados.
Sin embargo, esos datos son demasiados para su análisis, y ahí es donde entra la Inteligencia Artificial. Y como no se trata solo de aprender sino de sacar conclusiones, hablemos de machine learning.
Qué es y por qué es importante el machine learning en la Industria 4.0
El machine learning, o aprendizaje automático, es una aplicación de la IA para solucionar problemas o predecir escenarios futuros a través la detección de patrones basados en el análisis de datos.
Cuantos más datos analice la máquina, más aprende. Y todo utilizando algoritmos cambiantes, sin necesidad de que un humano la vuelva a programar.
¿Por qué es tan importante el machine learning en la industria 4.0?
Porque hace que la toma de decisiones sea cada vez más rápida y eficaz.
El objetivo es crear un sistema que no deja de cruzar y analizar toda la información disponible en búsqueda de patrones para mejorarlo.
Y no nos referimos solo a la fabricación, sino también al resto del funcionamiento de tu empresa. Cualquier proceso (administración, marketing y ventas, logística…) es susceptible de mejora.
¿Cómo aprenden las máquinas? Las 3 fases del machine learning
El machine learning se basa en la obtención y el análisis de datos pero ¿cómo y de dónde los saca tu sistema?
Siguiendo estos 3 pasos:
- Recolección de datos de proceso
El IoT (Internet de las cosas) juega un papel importante en el machine learning. Durante esta primera fase del aprendizaje se recogen los datos recopilados a través de sensores interconectados, situados en las máquinas o en determinados puntos del proceso. - Transferencias de datos a la nube y Big Data
Los datos son transmitidos a la nube, donde están disponibles a través de distintos medios. para extraer información de ellos. Para manejar grandes volúmenes de información se usa Big Data. - Aprendizaje y toma de decisiones
Con el análisis de todos esos datos el algoritmo interpreta qué acciones son las más adecuadas en cada momento. Este proceso de machine learning se ajusta continuamente, e incluso puede funcionar de forma autónoma, siempre según los parámetros proporcionados.
Beneficios del machine learning en la Industria 4.0
El machine learning puede ayudarte a analizar y optimizar toda la actividad de tu empresa para mejorar tu gestión y tu estrategia de negocio. Estas son las ventajas que tiene su aplicación en tus procesos de producción:
- Mejora la planificación gracias a la capacidad predictiva del machine learning, que te permite prever posibles situaciones y problemas.
- Mejora la capacidad de producción, evitando sobrecargas de trabajo y parones en la actividad.
- Mejora el conocimiento del cliente a través del estudio de sus datos.
- Mejora la productividad. Gracias a la automatización, la plantilla puede minimizar las tareas repetitivas y centrarse en aportar valor.
- Evita interrupciones de la producción causadas por averías inesperadas.
Usos del machine learning en la industria 4.0
Utilizar el machine learning en tu empresa tiene muchos beneficios pero ¿qué aplicaciones tiene en tu proceso productivo?
Mantenimiento preventivo
El mantenimiento en la industria puede ser correctivo o preventivo.
En el primero se reacciona a una avería después de que se produzca; como mucho, se sustituyen piezas periódicamente para evitar posibles problemas por desgaste.
Durante el mantenimiento predictivo, posible gracias al machine learning, el estado y las averías de la maquinaria son analizados constantemente para pronosticar con precisión una próxima incidencia, reducir los costes de mantenimiento y evitar retrasos en la fabricación.
Visión artificial
La visión artificial permite a las máquinas procesar e interpretar imágenes para poder analizarlas y valorarlas para tomar decisiones.
Igual que lo hacemos los humanos, pero con un nivel de precisión y objetividad inalcanzables para nosotros. Por eso, la visión artificial es especialmente útil durante los controles de calidad.
Control de calidad
La aportación del machine learning al control de calidad no se limita a la comprobación visual del producto acabado, sino que permite también hacer otro tipo de mediciones, como temperatura, peso o cualquier parámetro que deba mantenerse en observación.
Optimización de recursos
En realidad, el machine learning puede analizar cualquier tipo de información, siempre que se le den las instrucciones adecuadas.
Básicamente, permite aumentar la productividad y hacer un mejor uso de tus recursos en cualquier parte del proceso.
¿Está tu negocio listo para aplicar machine learning?
Sea cual sea el grado de madurez digital de tu empresa, es importante plantearse dar el paso hacia una mayor competitividad.
En ALTERTECNIA podemos ayudarte a digitalizar y automatizar los procesos de tu empresa, de manera integral o parcial. Contacta con nosotros y cuéntanos qué necesitas.
