La industria 4.0 introduce las tecnologías de la información en la industria con el objetivo de llevar a cabo una transformación digital que las haga inteligentes. Gracias al uso de los sistemas ciber físicos, del Internet Of Things (IoT), Cloud Computing y del Big Data, es posible extraer y almacenar una gran cantidad de datos. Sin embargo, se requiere la aplicación de algoritmos de Machine Learning para crear modelos que den valor a esos datos y faciliten la toma de decisiones. Debido al aumento del poder computacional y al abaratamiento del hardware, las investigaciones y las aplicaciones relacionadas con el Machine Learning en la industria son cada vez más numerosas y desafiantes.
En la primera parte de este post “Utilización del Machine Learning en la Industria 4.0” te contábamos cuales eran las tecnologías habilitadoras en la transformación digital, definíamos que es el Machine Learning y que ventajas e impacto tiene aplicarlo a la industria. ¡No te lo pierdas!
En este post te mostramos en detalle cómo se está aplicando el Machine Learning en las diferentes áreas de una empresa industrial como en producción, fabricación y calidad, la logística, el mantenimiento, la ergonomía y la seguridad.
Machine Learning aplicado en producción, fabricación y calidad
La complejidad de los sistemas productivos y la demanda de productos personalizados, hacen necesaria la introducción de soluciones flexibles que puedan hacer frente a problemas de un entorno cambiante liderado por la incertidumbre. El término Intelligent Manufacturing Systems hace referencia a la nueva generación de sistemas productivos que utilizan los resultados de las investigaciones en inteligencia artificial para resolver los problemas ligados a la falta de información.
De hecho, la relación entre inteligencia y aprendizaje es clara, puesto que las tecnologías deseadas en la industria son aquellas que generan y almacenan información y la convierten en conocimiento para apoyar y facilitar las tareas de los humanos.
En el sector metalúrgico existe una amplia variedad de estudios relacionados con la monitorización de los procesos de mecanizado y con la predicción de la composición de los productos.
Machine Learning aplicado en logística
La cadena de suministro genera a diario una cantidad inmensa de datos tanto estructurados como no estructurados que solo pueden explotarse gracias a la inteligencia artificial. La logística se basa en redes físicas y digitales que no pueden ser optimizadas por humanos debido a su alta complejidad. Por ello, el objetivo de la IA es transformar los comportamientos reactivos en proactivos, los manuales en automáticos y los estandarizados en personalizados.
La inteligencia artificial es uno de los mayores contribuidores en el desarrollo del vehículo autónomo. Para que el transporte autónomo sea aceptado, debe superar las capacidades de un humano al volante, empezando por la percepción del entorno y su habilidad para predecir cambios en él. Eso es posible gracias a la combinación de tecnologías que construyen un mapa tridimensional del entorno.
El Deep Learning se encarga de procesar datos para identificar las señales de tráfico, detectar obstáculos y otros coches en la carretera, así como de cumplir con las leyes de tráfico. Estos algoritmos son imprescindibles para que el vehículo adquiera conocimiento, dado que los humanos no son capaces de programar todas las posibles situaciones que pueden ocurrir en la carretera.
Machine Learning aplicado en mantenimiento
En los últimos años, el abaratamiento de los sensores y su menor tamaño han facilitado la obtención de información valiosa sobre el estado de las máquinas. En concreto, midiendo diferentes puntos y características de una máquina, es posible tener una visión casi a tiempo real sobre su estado. Gracias al Machine Learning, se crean modelos a partir de esos datos con el fin de detectar posibles anomalías antes de que se produzcan. Esto se denomina mantenimiento predictivo, y su aplicación es una de las formas más fiables para evitar que las máquinas fallen y perjudiquen al proceso productivo.
A pesar de que el concepto de mantenimiento predictivo no supone una novedad, el desarrollo tanto de las tecnologías de obtención y almacenamiento de datos como el de las aplicaciones de Machine Learning, han contribuido a crear una nueva perspectiva sobre este término. De este modo, la contribución de datos procedentes de muchas fuentes es tratada con algoritmos más complejos que han permitido una reducción en los costes de mantenimiento de entre un 10-15 %.
Aunque el Machine Learning consiga analizar datos y aprender de forma extremadamente eficaz, es importante resaltar el papel de los humanos a la hora de desarrollar y mejorar las herramientas relacionadas con en el mantenimiento. Tanto la experiencia del personal como los históricos de datos de las máquinas son información básica para que los sistemas puedan trabajar. Además, se necesita el feedback por parte de una persona experimentada para ajustar los algoritmos y validar los resultados que muestran. Al fin y al cabo, las decisiones las toman los humanos en base a predicciones realizadas por el Machine Learning.
Machine Learning aplicado en ergonomía
En cuanto a las condiciones de trabajo en los puestos de producción y montaje, los sistemas de análisis de movimientos (Motion Analysis Systems, MAS) se utilizan para crear informes detallados sobre el rendimiento tanto productivo como ergonómico del trabajador. Esto se consigue con un hardware llamado MOCAP (Motion Capture o capturadora de movimientos) integrado con un software basado en redes neuronales especializadas en el tratamiento de imágenes y vídeos.
La adopción de las tecnologías MOCAP en la industria ha adquirido gran importancia con la llegada de las fábricas inteligentes. En su origen, los MOCAP se diseñaron para reconocer movimientos en los videojuegos, pero ahora se han visto las ventajas de utilizar el mismo principio para estudiar y mejorar las actividades manuales.
Otra forma de aplicar el Machine Learning en ergonomía se consigue con los sensores equipados en los smartphone. Estos sensores proporcionan información sobre la localización y los movimientos que realiza el usuario, como por ejemplo el cuentapasos. A diferencia de otros dispositivos, los smartphone son baratos, fáciles de usar y no necesitan gran mantenimiento.
Machine Learning aplicado en seguridad
El aumento del uso de Internet, tanto en la vida social como en la laboral, cambia por completo la forma en que las personas aprenden y trabajan. Sin embargo, el número de ciberataques aumenta de la misma manera. En el periodo de transformación digital en el que se encuentran las empresas, un incidente tecnológico de este tipo puede poner fin a la continuidad de la empresa. Por ello, surge la ciberseguridad como un conjunto de tecnologías y procesos diseñados para proteger a las redes, a las computadoras, a los programas y a los datos, de los posibles ataques y amenazas.
Los potentes algoritmos de Machine y Deep Learning en ciberseguridad se emplean principalmente para el análisis de malware y la detección y prevención de intrusos. El desarrollo de estos algoritmos viene impulsado por la necesidad de anticiparse a un ciberataque y de restringir el acceso a los archivos o programas infectados.
Plataformas como Nexus Integra están haciendo posible la aplicación de IA y machine learning en la industria. Este sistema combina tecnologías como IoT y Big Data que nutren a los sistemas de ML de miles de datos tanto en tiempo real como de su histórico para permitir a las industrias tomar mejores decisiones a través de una sola plataforma de uso intuitivo.
Si quieres aplicar la tecnología Machine Learning en tu industria no dudes en contactarnos y te contamos cómo.
