Machine Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial (IA) que tiene más potencial de futuro y que ofrece más beneficios a la industria. Según el último informe de Grand View Research, el mercado del machine learning alcanzará 96,7 mil millones de dólares en 2025. Una cifra que supone un aumento espectacular si tenemos en cuenta que la cifra en 2018 se situó en los 6,8 mil millones de dólares.
En los próximos años cada vez habrá más empresas que apostarán por la tecnología machine learning para mejorar sus negocios.
Machine learning en la Industria 4.0
Hace una década que se acuñó el término Industria 4.0 para referirse al proceso de digitalización del sector industrial y desde entonces hemos visto crecer el número de empresas de este ámbito que apuestan por la implementación de tecnologías avanzadas como IoT, Blockchain y todas las ramificaciones de la Inteligencia Artificial (IA): machine learning, deep learning, cognitive Intelligence, etc.
Infinium Global Research detalla en un informe las ventajas de la automatización en la Industria 4.0. La implementación de tecnologías como el machine learning en la industria contribuye a mejorar la productividad, la eficiencia en la fabricación y permite procesos más rápidos, más flexibles y más eficientes.
El documento subraya, además, que el aumento del gasto público en la digitalización de la industria está fortaleciendo el mercado de la Industria 4.0.
En esta dirección la Unión Europea avanza con paso firme. En febrero de 2020 la Comisión Europea presentó el “Libro blanco de la Inteligencia Artificial”. Una estrategia conjunta entre todos los países comunitarios que, según explicó su presidenta, Ursula von der Leyen, pretende atraer más de 20.000 millones de euros anuales en los próximos diez años para invertir en Inteligencia Artificial (IA). Una cifra a la que se espera llegar con la contribución del sector privado y la cofinanciación de los estados.
La inversión pública impulsará la Industria 4.0 y los avances tecnológicos en la industria de la electrónica, la evolución en las tecnologías del cloud computing y la implementación de la Smart factory (fábrica inteligente), según apuntan los analistas de Infinium Global Research.
Organizaciones de distintos sectores se podrán beneficiar de las ventajas de la aplicación de tecnologías como el machine learning en la industria, pero sobre todo formarán parte de cuatro ámbitos estratégicos para esta tecnología: cerámica, automoción, instalaciones y gestión energética y alimentación.
Los sectores industriales que más se beneficiarán del machine learning
Las empresas del sector cerámico, de la automoción, del ámbito de la gestión energética y del mercado de la alimentación y las bebidas ya se están beneficiando de las ventajas de implementar IA a través de algoritmos machine learning.
Están implementando una tecnología que les permite predecir comportamientos deficientes y erróneos, optimizar procesos productivos y analizar el mercado o la demanda de manera profunda para poder conocerlo mejor y así adaptarse de una forma más precisa a las demandas del cliente. Todo esto a través de las distintas aplicaciones del machine learning.
Cerámica
En el sector de la cerámica la Inteligencia Artificial (IA) está empezando a jugar un papel protagonista.
Beneficios del machine learning en el sector cerámico
Ya se están utilizando algoritmos machine learning sobretodo en procesos de control de calidad, con diversos algoritmos es posible predecir el comportamiento del material en condiciones extremas de temperatura y detectar anomalías y deficiencias en las baldosas.
Los estudios que se están haciendo con la ayuda de la Inteligencia Artificial (IA) tratan de predecir el comportamiento anómalo de los materiales durante el periodo de fabricación. permitiendo controlar y utilizar los componentes que reúnan mejores condiciones de resistencia que los que actualmente se están fabricando.
Por otro lado, mediante el reconocimiento de patrones incorrectos son capaces de detectar anomalías en los productos de manera temprana reduciendo la merma y aumentando la rentabilidad.
Hoy en día, ya encontramos empresas que están trabajando con esta tecnología y que la están utilizando en esta línea o en otras. Son, sobretodo, compañías del sector de la cerámica, gres porcelánico y pavimentos.
Automoción
En el sector de la automoción, la IA también es una tecnología que se está utilizando cada vez más para mejorar los procesos industriales. La automoción y todos los sectores relacionados con este sector están usando el machine learning para aumentar su volumen de negocio.
Beneficios del machine learning en el sector de la automoción
Esta industria está utilizando tecnologías de este tipo para llevar a cabo análisis predictivos de la durabilidad de los componentes y en la identificación temprana de anomalías y defectos en línea que permiten adaptar el proceso productivo y reducir costes de fabricación.
Es útil también para encontrar la causa del problema que puede haber provocado un error durante el periodo de la fabricación de uno o más vehículos.
Además, los algoritmos machine learning sirven para emitir recomendaciones de mantenimiento más precisas para ayudar a los conductores a mejorar el rendimiento de su vehículo y la seguridad del mismo.
Otra de las aplicaciones del machine learning en el sector de la automoción es la optimización de la cadena de suministro.
Las tecnologías machine learning suponen una oportunidad de oro para mejorar el proceso productivo de las empresas del sector de la automoción. En este sentido, controlan mejor, entre otras funciones, los niveles de inventario que se necesitan en las distintas instalaciones.
Cada vez más organizaciones del sector de la automoción se están aprovechando de las ventajas del machine learning para mejorar sus procesos productivos.
Descubre nuestros casos de éxito en el sector de la automoción
Instalaciones y gestión energética
En el sector de las instalaciones y la gestión energética la IA, a través del machine learning, está promoviendo grandes avances.
Beneficios del machine learning en el sector de las instalaciones y la eficiencia energética
La introducción de esta tecnología en este ámbito está desarrollando redes inteligentes o smart grids.
Según el portal Business Insider, este tipo de redes aprovecharía la tecnología del machine learning para llevar a cabo análisis en tiempo real para ajustar mejor el suministro eléctrico a la demanda identificando patrones de consumo, y para interceptar cualquier fallo o fraude que se pudiera dar durante toda la cadena de suministro.
Otros avances en la gestión energética estarían relacionados con la mejora de la gestión y optimización de la red, de la caída del servicio, la optimización del precio, predicción de crecimiento por zonas , la detección de picos de consumo y demanda o del comportamiento de ciertos clientes o ciudades.
La implementación de la tecnología IA en la gestión energética de las ciudades aporta distintas ventajas tanto a particulares como a empresas. Según un estudio de Juniper Research, las redes eléctricas inteligentes ahorrarán a los ciudadanos unos 14.000 millones de dólares en costes energéticos el año 2022.
Estos frutos ya los están recogiendo muchas empresas del sector, mejorando la gestión energética de ciudades con el uso de plataformas machine learning de nivel avanzado.
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Alimentación
En el sector de la alimentación, la Inteligencia Artificial (IA) a través de algoritmos machine learning, está contribuyendo a una reducción de los gastos y una mejora de la calidad. Lo está haciendo en todos los ámbitos, en la industria de la alimentación y bebidas y en la restauración.
Beneficios del machine learning en el sector alimentario
Las tecnologías machine learning permiten a la industria obtener una serie de ventajas clave para mejorar su negocio. Uno de estos beneficios es un análisis del mercado de la alimentación para tener conocimiento de las tendencias de consumo y así adaptarse a lo que realmente demanda el cliente.
Otra de las aplicaciones machine learning está relacionada con la mejora de la higiene en una planta de producción. Se puede utilizar para detectar cuando una máquina está sucia y se tiene que limpiar o para monitorizar y comprobar la higiene de todos los trabajadores que intervienen en la cadena de producción.
El machine learning se utiliza, además, en la industria para optimizar la cadena de suministro de los alimentos y bebidas.
Hoy en día, existen distintas organizaciones del sector de la alimentación que se están beneficiando de la IA y, más en concreto, del machine learning.
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