Utilización del Machine Learning en la Industria 4.0

La Cuarta Revolución Industrial, bajo el nombre de Industria 4.0, se centra en la obtención y aprovechamiento de los datos para facilitar la toma de decisiones y conseguir así una ventaja competitiva. Se trata de construir fábricas conectadas y autónomas, es decir, inteligentes. Para ello, han surgido una serie de tecnologías que comunican el mundo físico y el virtual.

Estos últimos años hemos estado viviendo como la inteligencia artificial y en concreto el Machine Learning se han convertido en el centro de la revolución industrial. En este post, queremos contarte cual ha sido la razón de este hecho. ¡Allá vamos!

Tecnologías habilitadoras en la transformación digital

Antes de entrar en el foco de este post, es importante desarrollar las tecnologías habilitadoras, o habilitadores digitales, estas son aquellas herramientas que posibilitan la digitalización de la industria. A continuación, definimos las más importantes:

¿Qué es el IoT?

El Internet de las Cosas (IoT, Internet Of Things) representa una red de objetos y dispositivos interconectados que pueden recibir y emitir datos a través de Internet. Es un impulsor esencial para la innovación orientada al cliente, la optimización y automatización basada en datos, la transformación digital y los modelos de negocio en todos los sectores. Por ello, se considera que el IoT es una tecnología base para la implementación de la Industria 4.0.

¿Qué es el Cloud Computing?

El Cloud Computing, también llamado La Nube, consiste en el suministro de recursos informáticos bajo demanda a través de Internet. Surge de la necesidad que tienen las empresas de disponer rápidamente de servicios informáticos flexibles y potentes, pagando únicamente lo que se utiliza.

¿Qué son los robots autónomos?

Los robots autónomos son aquellos que pueden operar con un alto grado de autonomía. Estos robots pueden obtener información del entorno, moverse por él y tomar sus propias decisiones sin intervención humana. Sus funciones se desarrollan normalmente en tareas peligrosas o en operaciones de suministros, ya que no aportan valor añadido.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es el conjunto de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Los datos, la información, son la base que necesita el Machine Learning para poder alcanzar su máximo potencial. En la actualidad, el volumen de esos datos es de tal magnitud que es necesario contar con herramientas de análisis que puedan separar los más útiles en cada contexto.

Ese caudal imparable de información se le ha dado el nombre de Big Data, hoy en día un activo crucial para cualquier organización, empresarial o no. En el caso de la industria, los datos y su posterior análisis son fundamentales para desarrollar y poner en el mercado cualquier producto.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Los Macrodatos- Big data – y la IA le están dando a la Industria 4.0 un gran impulso. La Inteligencia Artificial es la habilidad que tiene un ordenador para presentar las mismas capacidades que un humano a nivel de procesamiento de información, aprendizaje y toma de decisiones. Por lo tanto, su objetivo es hacer frente a problemas complejos imitando la lógica y el razonamiento humano a través de algoritmos. Para aplicar dichos algoritmos se emplea Machine Learning (Aprendizaje Automático), que gracias a técnicas estadísticas permite que las máquinas aprendan con la experiencia.

¿Qué es el Machine Learning?

El resultado de emplear conjuntamente las tecnologías explicadas en el apartado anterior en un ámbito industrial se conoce como Smart manufacturing o producción inteligente.

Me he querido reservar este punto para darle la importancia que se merece al término Machine Learning, ya que es una de las tecnologías más relevantes en el desarrollo de la cuarta revolución industrial.

El Machine Learning como un método de análisis de datos basado en la automatización de la construcción de modelos analíticos. Se trata de una disciplina enmarcada en el Inteligencia Artificial que pretende que los sistemas aprendan partiendo de los datos suministrados, identifiquen patrones y tomen decisiones sin necesidad de una participación humana.

Para que su objetivo final se haga realidad, el Machine Learning depende de la calidad y cantidad de la información suministrada. Son estos los que harán que el sistema vaya “aprendiendo” y tome decisiones cada vez más acertadas y precisas.

No te pierdas las 9 aplicaciones de Machine Learning que deberías conocer.

Aplicaciones del Machine Learning en la Industria

Como anteriormente hemos comentado, 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), del 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.

El objetivo de toda industria es ofrecer productos o servicios de alta calidad con el mínimo coste. Los fabricantes están alcanzando este propósito con más éxito que nunca gracias a las fábricas inteligentes, en las cuales una de las tecnologías principales es la inteligencia artificial y, en particular, el Machine Learning. Unido a la facilidad de obtención y almacenamiento de datos, esta tecnología tiene un impacto directo en la mejora de la eficiencia de los sistemas productivos, la calidad de los productos y la seguridad de las personas.

Existen aplicaciones muy diversas del Machine Learning en la industria como son:

    • Machine Learning aplicado en producción, fabricación y calidad
    • Machine Learning aplicado en logística
    • Machine Learning aplicado en mantenimiento
    • Machine Learning aplicado en seguridad
    • Machine Learning aplicado en RRHH

Descubre el Machine Learning aplicado a diferentes sectores.

¿Cuál es el impacto del Machine Learning en la Industria 4.0?

Las estimaciones de los expertos afirman que el Machine Learning será imprescindible para que las organizaciones industriales puedan competir en el mercado actual. Entre otras razones, apuntan a la rapidez y eficiencia que este sistema aporta a la toma de decisiones.

Un sistema de aprendizaje automático el Machine Learning con acceso a toda la información de la empresa acabará reconociendo los patrones de cada paso de la producción. Gracias a esto, podrá generar propuestas de acción precisas y eficaces.

Ejemplos del impacto del Machine Learning en la Industria 4.0

  • Optimización de la capacidad de producción
  • Control y monitorización del proceso productivo y del OEE (Eficiencia General de los Equipos).
  • Optimización de consumos y de recursos
  • Mejora de la calidad, tanto del producto como del servicio al cliente
  • Optimización de la cadena de aprovisionamiento, del inventario y de la fijación de precios
  • El mantenimiento, tanto preventivo como predictivo, sale fortalecido.
  • La información aumenta su calidad en todos los ámbitos.

El Machine Learning con Nexus Integra es posible

Nexus Integra es la plataforma de operaciones integrada que te ayuda a tomar las mejores decisiones de negocio, comparando tendencias históricas y datos en tiempo real. Esto lo consigue al importar los datos necesarios para alimentar Nexus Core, permitiendo a su aplicación de machine learning disponer de los datos necesarios para la creación de patrones que facilitan el aprendizaje y la toma de decisiones automática. Además, Nexus Integra permite almacenar, integrar y productivizar diferentes algoritmos en la cadena de producción cuando se precise y dependiendo de los datos en tiempo real.

La plataforma Nexus Integra es la mejor aliada que tienen las organizaciones para empezar a implementar en su negocio tecnologías avanzadas como el Machine Learning y así aprovecharse de las ventajas de la transformación digital. ¡No dudes en contactarnos y te contamos cómo!

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