{"id":1129,"date":"2020-08-14T11:14:22","date_gmt":"2020-08-14T10:14:22","guid":{"rendered":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/2020\/08\/14\/aplicaciones-del-machine-learing-en-la-industria\/"},"modified":"2021-12-28T15:30:00","modified_gmt":"2021-12-28T15:30:00","slug":"aplicaciones-del-machine-learing-en-la-industria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/aplicaciones-del-machine-learing-en-la-industria\/","title":{"rendered":"Aplicaciones del Machine Learning en la industria"},"content":{"rendered":"<p>La industria 4.0 introduce las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n en la industria con el objetivo de llevar a cabo una transformaci\u00f3n digital que las haga inteligentes. Gracias al uso de los sistemas ciber f\u00edsicos, 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 aplicaci\u00f3n de algoritmos de <strong>Machine Learning<\/strong> 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 m\u00e1s numerosas y desafiantes.<\/p>\n<p>En la primera parte de este post \u201c<a href=\"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/utilizacion-del-machine-learning-en-la-industria-4-0\/\">Utilizaci\u00f3n del Machine Learning en la Industria 4.0<\/a>\u201d te cont\u00e1bamos cuales eran las tecnolog\u00edas habilitadoras en la transformaci\u00f3n digital, defin\u00edamos que es el Machine Learning y que ventajas e impacto tiene aplicarlo a la industria. \u00a1No te lo pierdas!<\/p>\n<p>En este post te mostramos en detalle c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando el Machine Learning en las diferentes \u00e1reas de una empresa industrial como en producci\u00f3n, fabricaci\u00f3n y calidad, la log\u00edstica, el mantenimiento, la ergonom\u00eda y la seguridad.<\/p>\n<h2>Machine Learning aplicado en producci\u00f3n, fabricaci\u00f3n y calidad<\/h2>\n<p>La complejidad de los sistemas productivos y la demanda de productos personalizados, hacen necesaria la introducci\u00f3n de soluciones flexibles que puedan hacer frente a problemas de un entorno cambiante liderado por la incertidumbre. El t\u00e9rmino Intelligent Manufacturing Systems hace referencia a la nueva generaci\u00f3n de sistemas productivos que utilizan los resultados de las investigaciones en inteligencia artificial para resolver los problemas ligados a la falta de informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>De hecho, la relaci\u00f3n entre inteligencia y aprendizaje es clara, puesto que las tecnolog\u00edas deseadas en la industria son aquellas que generan y almacenan informaci\u00f3n y la convierten en conocimiento para apoyar y facilitar las tareas de los humanos.<\/p>\n<p>En el sector metal\u00fargico existe una amplia variedad de estudios relacionados con la monitorizaci\u00f3n de los procesos de mecanizado y con la predicci\u00f3n de la composici\u00f3n de los productos.<\/p>\n<h2>Machine Learning aplicado en log\u00edstica<\/h2>\n<p>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 log\u00edstica se basa en redes f\u00edsicas 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 autom\u00e1ticos y los estandarizados en personalizados.<\/p>\n<p>La <strong>inteligencia artificial<\/strong> es uno de los mayores contribuidores en el desarrollo del veh\u00edculo aut\u00f3nomo. Para que el transporte aut\u00f3nomo sea aceptado, debe superar las capacidades de un humano al volante, empezando por la percepci\u00f3n del entorno y su habilidad para predecir cambios en \u00e9l. Eso es posible gracias a la combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas que construyen un mapa tridimensional del entorno.<\/p>\n<p>El <strong>Deep Learning<\/strong> se encarga de procesar datos para identificar las se\u00f1ales de tr\u00e1fico, detectar obst\u00e1culos y otros coches en la carretera, as\u00ed como de cumplir con las leyes de tr\u00e1fico. Estos algoritmos son imprescindibles para que el veh\u00edculo adquiera conocimiento, dado que los humanos no son capaces de programar todas las posibles situaciones que pueden ocurrir en la carretera.<\/p>\n<h2>Machine Learning aplicado en mantenimiento<\/h2>\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, el abaratamiento de los sensores y su menor tama\u00f1o han facilitado la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n valiosa sobre el estado de las m\u00e1quinas. En concreto, midiendo diferentes puntos y caracter\u00edsticas de una m\u00e1quina, es posible tener una visi\u00f3n 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 anomal\u00edas antes de que se produzcan. Esto se denomina mantenimiento predictivo, y su aplicaci\u00f3n es una de las formas m\u00e1s fiables para evitar que las m\u00e1quinas fallen y perjudiquen al proceso productivo.<\/p>\n<p>A pesar de que el concepto de mantenimiento predictivo no supone una novedad, el desarrollo tanto de las tecnolog\u00edas de obtenci\u00f3n y almacenamiento de datos como el de las aplicaciones de Machine Learning, han contribuido a crear una nueva perspectiva sobre este t\u00e9rmino. De este modo, la contribuci\u00f3n de datos procedentes de muchas fuentes es tratada con algoritmos m\u00e1s complejos que han permitido una reducci\u00f3n en los costes de mantenimiento de entre un 10-15 %.<\/p>\n<p>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 hist\u00f3ricos de datos de las m\u00e1quinas son informaci\u00f3n b\u00e1sica para que los sistemas puedan trabajar. Adem\u00e1s, 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.<\/p>\n<h2>Machine Learning aplicado en ergonom\u00eda<\/h2>\n<p>En cuanto a las condiciones de trabajo en los puestos de producci\u00f3n y montaje, los sistemas de an\u00e1lisis de movimientos (Motion Analysis Systems, MAS) se utilizan para crear informes detallados sobre el rendimiento tanto productivo como ergon\u00f3mico 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 im\u00e1genes y v\u00eddeos.<\/p>\n<p>La adopci\u00f3n de las tecnolog\u00edas MOCAP en la industria ha adquirido gran importancia con la llegada de las f\u00e1bricas inteligentes. En su origen, los MOCAP se dise\u00f1aron 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.<\/p>\n<p>Otra forma de aplicar el Machine Learning en ergonom\u00eda se consigue con los sensores equipados en los smartphone. Estos sensores proporcionan informaci\u00f3n sobre la localizaci\u00f3n y los movimientos que realiza el usuario, como por ejemplo el cuentapasos. A diferencia de otros dispositivos, los smartphone son baratos, f\u00e1ciles de usar y no necesitan gran mantenimiento.<\/p>\n<h2>Machine Learning aplicado en seguridad<\/h2>\n<p>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 n\u00famero de ciberataques aumenta de la misma manera. En el periodo de transformaci\u00f3n digital en el que se encuentran las empresas, un incidente tecnol\u00f3gico de este tipo puede poner fin a la continuidad de la empresa. Por ello, surge la ciberseguridad como un conjunto de tecnolog\u00edas y procesos dise\u00f1ados para proteger a las redes, a las computadoras, a los programas y a los datos, de los posibles ataques y amenazas.<\/p>\n<p>Los potentes algoritmos de Machine y Deep Learning en ciberseguridad se emplean principalmente para el an\u00e1lisis de malware y la detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n 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.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Plataformas como <a href=\"https:\/\/nexusintegra.io\/\">Nexus Integra<\/a> est\u00e1n haciendo posible la aplicaci\u00f3n de IA y machine learning en la industria. Este sistema combina tecnolog\u00edas como IoT y Big Data que nutren a los sistemas de ML de miles de datos tanto en tiempo real como de su hist\u00f3rico para permitir a las industrias tomar mejores decisiones a trav\u00e9s de una sola plataforma de uso intuitivo.<\/p>\n<blockquote><p>Si quieres aplicar la tecnolog\u00eda <a href=\"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/contacto\/\">Machine Learning en tu industria no dudes en contactarnos y te contamos c\u00f3mo.<\/a><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La industria 4.0 introduce las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n en la industria con el objetivo de llevar a cabo una transformaci\u00f3n digital que las haga 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