Machine Learning en la Industria 4.0

Machine Learning en la industria 4.0

Industria .40

¿Qué es Machine Learning?

En el siguiente texto explicaremos de forma resumida como podemos definir el Machine Learning como un método de análisis de datos basado en la automatización de la construcción de modelos analíticos. Es una disciplina ambientada en la Inteligencia Artificial que busca que los sistemas aprendan partiendo de los datos entregados, identifiquen patrones y tomen decisiones sin necesidad de la presencia humana.

 

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

 

 

¿Qué es el Big Data?

Como ya sabemos los datos y la información, son la base que necesaria para que el Machine Learning pueda alcanzar su máximo potencial. Hoy en día, el volumen de estos datos es tan grande que es necesario disponer de herramientas para el análisis que puedan discriminar entre los más útiles en cada contexto.

 

Ese cañón de información se define con el nombre de Big Data, en la actualidad es un activo decisivo para cualquier organización. En el caso de la industria, los datos y el análisis de estos son cruciales para desarrollar y poner en el mercado cualquier producto o servicio.

Ventajas del Machine Learning en la industria

Las ventajas que el Machine Learning puede aportar a la industria abarcan a todo el proceso de producción. De esa forma, su implementación ayudará a incrementar la productividad, reducir los costes y aumentar la eficiencia. Para conseguirlo es fundamental contar con herramientas que capturen la información generada en la planta, los analicen y desarrollen estrategias de mejora a partir de los resultados.

 

  • Planificar la producción de tu empresa

La implementación del Machine Learning en los procesos de producción aportará a la empresa una visión más profunda sobre su funcionamiento y facilitará encontrar estrategias para su mejora. El método para obtener estos resultados es evaluar todos los datos generados por la planta de producción, analizarlos y sacar las conclusiones pertinentes para realizar los cambios necesarios.

Gracias a esos datos, el sistema va a tener la capacidad de anticiparse y planificar con tiempo la producción. Del análisis de esa información, la empresa debe obtener algunas previsiones sobre los nuevos pedidos que sus clientes van a solicitar, lograr identificar los patrones de consumo que van a aparecer a corto plazo y adaptar la carga de trabajo para que se ajuste al volumen de los pedidos.

 

  • Predecir tu productividad

Otra de las aportaciones del Machine Learning en la industria es la posibilidad de medir la capacidad de la cadena de montante de manera virtual. La principal ventaja es que la empresa sabrá con antelación si la maquinaria podrá asumir la carga de trabajo prevista para un periodo determinado y los posibles retrasos que puedan producirse. Con esta información, el propio sistema generará recomendaciones para que la producción no se resienta.

Por otra parte, la información obtenida por el sistema en tiempo real le va a permitir recomendar cambios en los precios. Para ello, tendrá en cuenta los costes de producción, la demanda y otros conceptos para sugerir un precio de venta que mantenga los márgenes de beneficio que se esperan.

 

  • Personalización

Uno de los conceptos ligados a la nueva revolución industrial es la personalización de los productos. La antigua fabricación en masa está evolucionando para transformarse en un sistema, prácticamente, de producción a la carta.

Con el Machine Learning, la intervención humana en esta nueva forma de producir dejará de ser imprescindible. Serán las propias máquinas las que aprenderán para fabricar al gusto de cada cliente con la máxima precisión y sin pérdidas de tiempo.

 

  • Automatización

Si la personalización en la producción es un proceso imparable en la actualidad, la automatización lleva ya muchos años recorriendo ese camino. El Machine Learning es solo un paso más en esa tendencia, pero un paso que puede revolucionar la industria.

El aprendizaje automático de las maquinas está basado en la información recogida del mundo real. Las máquinas tienen en cuenta desde las paradas imprevistas que se producen hasta los pedidos urgentes, pasando por la falta de personal o por la disminución de la demanda de algún producto.

A partir de todos esos datos pueden extraerse las soluciones para cada incidencia y, además, automatizar las respuestas. De esta forma, son las propias máquinas las que reaccionan sin necesidad de que ningún operario intervenga.

 

  • Control de calidad

La calidad de los productos ha sido tradicionalmente testada cuando se completaba el proceso de producción. Las nuevas tecnologías están suponiendo una transformación en este aspecto.

Ahora, la combinación entre los sensores que capturan información en tiempo real y el aprendizaje automático ofrece la opción de que la evaluación de la calidad se produzca durante cada una de las fases de la producción.

 

  • Análisis de los datos

Hasta hace relativamente poco tiempo, todo lo relacionado con la digitalización de una empresa estaba concentrado en un área determinada. Sin embargo, en la actualidad es un proceso que debe aplicarse en todos los departamentos.

Para lograrlo es necesario dotar de las herramientas adecuadas a todos esos departamentos. Uno de los objetivos es capturar la mayor cantidad de datos posible, algo fundamental para poder tomar decisiones que mejoren el funcionamiento general de la compañía.

Todos esos datos son los que sirven como base para el Machine Learning, esto es, para que las máquinas aprendan a reconocer los que ocurre y den respuestas en tiempo real ante cualquier escenario.

En la práctica, algunas de las implicaciones serían que esas máquinas tengan a su disposición la información que necesitan para, por ejemplo, redistribuir la fabricación y evitar periodos de paralización de la producción. Igualmente, los datos provenientes de los almacenes van a servir para efectuar pedidos en caso de que haga falta material para poder cubrir la demanda.

 

Utilización del Machine Learning en la industria 4.0

Utilización del Machine Learning en la industria 4.0

Industria .40

En el siguiente texto explicaremos de forma resumida como podemos definir el Machine Learning como un método de análisis de datos basado en la automatización de la construcción de modelos analíticos. Es una disciplina ambientada en la Inteligencia Artificial que busca que los sistemas aprendan partiendo de los datos entregados, identifiquen patrones y tomen decisiones sin necesidad de la presencia humana.

 

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

Industria 4.0 Conceptos básicos

Conceptos para familiarizar con la Industria 4.0

Industria 4.0

Hablar de lo que viene en Industria 4.0 ya no tiene demasiado sentido… Hay que hablar del presente de la Industria 4.0. La mayoría de los que nos movemos en este entorno hemos integrado en nuestro día a día numerosos conceptos y funcionalidades que hace tan solo un par de años parecían ‘ciencia ficción’ pero que hoy forman parte de nuestro trabajo cotidiano.

Para conocer mejor la transformación digital inminente en la que nos encontramos hemos recopilado un diccionario básico con los conceptos fundamentales para entender qué supone la cuarta revolución industrial:

  1. API (Application Programming Interface). Interface de desarrollo de aplicaciones que establece la relación entre varias aplicaciones para permitir el intercambio de datos. La tendencia es que se conviertan en pieza fundamental basada en Inteligencia Artificial para establecimiento de nuevos modelos de negocio empresariales y nuevas líneas de producción.

 

  1. Big Data. Conjuntos de datos tan grandes que no pueden ser procesados mediante sistemas tradicionales, por lo que es necesario recurrir a herramientas específicas que permitan su manipulación, tratamiento y análisis inteligente. Esta nueva red de recopilación de datos está trayendo consigo importantes avances en los procesos de medición y control de la industria.

 

  1. Blockchain(Cadena de bloques). Al principio fue una tecnología utilizada para la creación de monedas virtuales, pero está evolucionando hacia una plataforma alternativa a los actuales mecanismos centralizados de transacción y mantenimiento de registros, favoreciendo, así, la interacción de las empresas sin intermediarios en las operaciones. Una auténtica revolución para empresas inmersas en la transformación digital.

 

  1. Chatbot. Sistema basado en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Procesamiento de Lenguaje Natural que permite establecer plataformas conversacionales con robots como si estuviésemos hablando con humanos. En un futuro esta tecnología conseguirá que las empresas puedan ofrecer al usuario una experiencia personalizada e integral.

 

  1. Ciberseguridad. Los datos han pasado a ser una herramienta fundamental para las organizaciones, tanto para la gestión interna como para la operatividad con el mercado. Hoy más que nunca, la información hay que protegerla pues está expuesta a múltiples entornos. La ciberseguridad define todos los conceptos que rigen la seguridad a través de garantizando la seguridad de nuestros movimientos en la red.

 

  1. Cloud Computing. Aunque no es un concepto novedoso, sí ha consolidado su existencia. Para manejar la cantidad de información generada por organizaciones y usuarios no resulta imprescindible el almacenamiento en la nube, un espacio al que toda la comunidad digital tenemos acceso en tiempo real, con capacidad casi ilimitada para guardar información y con un funcionamiento que favorece la conectividad y un modelo ágil orientado a la prestación de servicios.

 

  1. Digital Twins(Gemelos digitales). Precisamente es eso: un gemelo virtual idéntico de todo aquel objeto físico o espacio que exista en el sistema productivo. El gemelo digital es obtenido tras extraer información de sensores o mecanismos. Su principal potencial reside en que permite ser utilizado para lograr una mejor y más eficiente toma de decisiones dentro de una empresa. Las simulaciones se convierten en prácticamente la realidad, pudiendo detectar fallos y mejoras sin manipular el original y agregando valor al producto.

 

  1. Event- Driven. Todos aquellos procesos intrínsecos a la actividad de una organización también se ven beneficiados por la aplicación de todas las tecnologías aplicados a la comercialización. Así, los ‘eventos de negocio’ también se optimizan con la transformación digital, entendiendo por ‘evento’ cualquier movimiento interno que pueda ser observado digitalmente, por ejemplo, un cambio de estado en un e-commerce, en el que el usuario dirige el flujo del programa.

 

  1. Impresión 3D. Uno de los pilares de la transformación de la industria y con un potencial cada vez más al alza. La impresión 3D permite la fabricación y elaboración de prototipos cuya efectividad puede ser probada y adaptada más rápido que nunca.

 

  1. Inteligencia Artificial (IA o AI). Esta tecnología ha venido para quedarse y aplicarse a sectores que jamás lo hubieran considerado. Son sistemas que aprenden y se adaptan de forma autónoma a la empresa. Cada vez veremos más aplicaciones que convierten al usuario en el epicentro de todo el proceso de comercialización, dándole un servicio personalizado al detalle. La Inteligencia Artificial aplicada a la producción, además, automatizará los procesos para dotar de mayor valor a la organización. Así mismo, la proliferación de sistemas basados en la inteligencia artificial está favoreciendo la incorporación a las empresas de otro tipo de perfil de trabajadores, más cualificados y preparados, y eso es algo que sí o sí pasará tarde o temprano en todo el entramado empresarial.

 

  1. Internet de las Cosas(IoT). Todo está conectado. Ese es el objetivo. Tecnología inteligente que conecta todas las áreas productivas, permite el seguimiento del proceso, disminuye riesgos y prevé mejoras para una producción que rozará la perfección. La interconexión digital ya se ha propagado a ámbitos personales, no solo se vive en entornos empresariales. Conectar objetos cotidianos a las personas ha dotado de nueva vida a muchos de esos objetos. La relación ser humano-máquina está comenzando su cambio aunando esfuerzos para tender a la eficiencia energética y la sostenibilidad.

 

  1. Nube transversal(Edge computing). Modelo basado en el procesamiento de información y recopilación para aproximarse a las fuentes de esa información. Buscar un modelo productivo no centralizado. Se podría hablar de un modelo en el que los seres humanos interactúan con el mundo digital.

  1. Realidad Virtual (VR) y Realidad Aumentada (AR). En realidad, la tendencia es a la combinación de experiencias reales y virtuales. Generar una experiencia inmersiva que permita examinar escenarios de la vida real en los que simular aspectos de la productividad que requieran ser analizados. Aunque hoy en día la realidad virtual y la realidad aumentada se asocian a una industria de ocio como la de los videojuegos, las aplicaciones se irán ampliando hacia entornos de productividad más tradicionales.

14.Smart Factories (Fábricas Inteligentes). La robótica y la automatización serán los ejes que definirán las fábricas del futuro, unas fábricas en las que todo estará conectado a través de internet de las cosas y se conseguirá una optimización de la producción y disminución de los riesgos. En definitiva, la producción estará cada vez más perfeccionada.

  1. Wearables. Dispositivos electrónicos que se incorporan en alguna parte del cuerpo, en forma de prenda o complemento. Son los habilitadores digitales que explotan el potencial del Internet de las Cosas, convirtiendo elementos físicos en información digital para su posterior tratamiento. El elemento que falta para cerrar el ciclo de la producción perfecta en una industria 4.0.

 

¿Cuál es el lenguaje de programación más seguro del mundo?

¿Cuál es el lenguaje de programación más seguro del mundo?

Lenguajes de programación mas seguros

Si alguna vez te has preguntado cuál es el lenguaje de programación más seguro del mundo, nunca habrás llegado a consenso con otros compañeros dado que se trata de un mundo bastante amplio y con distintas lecturas.

Sin embargo, WhiteSource, una plataforma de seguridad de código abierto, ha tratado de responder a esta pregunta lanzando un informe que podría interesarte si quieres saber qué lenguaje del mercado tiene más o menos vulnerabilidades a lo largo del tiempo.

Para hacer el estudio, primero redujeron la lista de todos los lenguajes de programación de código abierto del mercado a los siete más populares como son C, Java, JavaScript, Python, Ruby, PHP y C++. Tras ello, rebuscaron dentro de su propia base de datos todas las vulnerabilidades de código abierta recogidas durante los últimos 10 años, y que proceden de fuentes como GitHub o la Base de Datos de Vulnerabilidad Nacional (NVD).

Tal como ves en el gráfico que acompaña a la noticia, puedes observar que el lenguaje de programación más seguro es Ruby, C++ y Python. En el lado contrario el lenguaje C es el que se lleva casi el 50 % de las vulnerabilidades de los últimos 10 años.

En todo caso esto no significa que el lenguaje C sea el más inseguro y que Ruby sea el más seguro. Y es que es bastante lógico que C cuente con más vulnerabilidades en los últimos 10 años dado que es el más antiguo de todos, y además de los más populares del mercado. Esto hace que cuente en la base de datos con mayores registros de vulnerabilidades a lo largo de su historia. Además también es uno de los principales lenguajes de programación tras infraestructuras principales como OpenSSL y el kernel de Linux.

El estudio destaca un hecho importante: el incremento de vulnerabilidades en absolutamente todos los lenguajes de programación del estudio en los últimos años, lo que viene a demostrar la popularidad de los lenguajes de programación y también una tendencia en la que la seguridad es cada vez más importante.

 

Competencias tecnológicas más valoradas para el 2020

Competencias tecnológicas más valoradas para el 2020 en profesionales TI serán Python, React, Angular y el Machine Learning

Competencias tecnológicas más valoradas

Decir que las nuevas tecnologías han revolucionado el mercado laboral no resulta ya en absoluto sorprendente. Llevamos años viendo cómo la digitalización, la inteligencia artificial o la realidad aumentada son tendencias en auge. Cada día surgen nuevos dispositivos y programas que tratan de ayudar a las empresas a crecer, a mejorar su precisión, a incrementar su productividad y, por supuesto, sus beneficios.

Según el último informe ‘Tendencias en el entorno laboral 2020: las habilidades del futuro’, realizado por Udemy for Business, el producto de Udemy para aprender destinado a entornos laborales, el 52% de los responsables de aprendizaje y desarrollo de las empresas ha considerado las habilidades tecnológicas como el área de aprendizaje más importante en la que trabajar en 2020.

Las 10 habilidades tecnológicas que triunfarán en 2020

1. Python. Lenguaje de programación que destaca por su simplicidad y la legibilidad de su código. La primera versión se publicaba en 1991 y actualmente se trata de uno los lenguajes más importantes, especialmente para la programación de páginas HTML. Sus características son muy similares a las de Java o Ruby y permite una programación orientada a objetos, una programación imperativa e, incluso, una programación funcional.

2. React (web). Biblioteca de JavaScript de código abierto desarrollada por Facebook para ayudar a crear interfaces de usuario interactivas de forma sencilla. De este modo, React se encarga de actualizar y renderizar de manera eficiente los componentes correctos cuando los datos cambian. Por ejemplo, Facebook lo emplea para la producción de componentes mientras que Instagram se encuentra escrito en su totalidad en React.

3. Angular. Plataforma de referencia para la creación de aplicaciones móviles y de escritorio. Se encuentra desarrollado en TypeScript y es mantenido por Google.

4. Machine Learning. También conocida como Aprendizaje Automático, es una disciplina científica perteneciente al campo de la Inteligencia Artificial que crea sistemas destinados a aprender de manera automática, es decir, que permitan la identificación de patrones complejos entre millones de datos con el fin de predecir comportamientos futuros. Además, estos sistemas son capaces de mejorar de forma autónoma con el transcurso del tiempo.

5. Docker. Uno de los mecanismos más comunes que permite a los desarrolladores crear y desplegar aplicaciones con facilidad desde cualquier servidor (independientemente de su sistema operativo) por medio de contenedores software. Empezó a ganar popularidad en 2013 y su evolución ha sido imparable, en parte gracias a ser código abierto y al apoyo de grandes compañías.

6. Django. Framework de alto nivel escrito en Python que fomenta el diseño limpio y pragmático, así como un desarrollo rápido de aplicaciones web.

7. CompTIA. Asociación tecnológica líder en el mundo, tanto en pensamiento como en acción, fundada en 1982. Sus programas establecen estándares para la industria, fomentan el desarrollo de habilidades y generan conocimiento. CompTIA certifica las aptitudes profesionales para la industria de las tecnologías.

8. Amazon AWS. Plataforma en la nube más adoptada y completa en el mundo, ofrece más de 165 servicios integrales de centros de datos a nivel global. Se creó con el fin de ser el entorno de informática en la nube más flexible y seguro y cuenta con una gran comunidad dinámica. En 2018, AWS lanzó 1957 funciones y servicios nuevos, centrados en áreas nuevas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el IoT y la Informática sin servidor. Es usado en aplicaciones como Dropbox, Foursquare o HootSuite.

9. Deep Learning. También conocido como Aprendizaje Profundo, lleva a cabo el proceso de Machine Learning usando una red neuronal artificial que se compone de diferentes niveles, se parte de una información sencilla que se va tornando compleja con el transcurso de los niveles. Este método emplea estructuras lógicas que se asemejan al funcionamiento del sistema nervioso de los humanos. En este sentido, la visión artificial es una de las áreas donde se aprecia una de las mayores mejoras respecto a otros algoritmos más tradicionales.

10. React Native (móvil). Una tecnología en auge que está revolucionando el desarrollo móvil y ya se ha convertido en uno de los frameworks más usados entre las grandes compañías. Permite desarrollar aplicaciones para Android e iOS utilizando JavaScript.

“De cara a 2020, tanto los trabajadores de las profesiones más tecnológicas del momento como los responsables de la formación en las empresas deben quedarse con el nombre de habilidades como Gatsby.js, AWS Big Data, React Hooks, Microsoft Azure Architecture, Next.js o Apache Airflow; ya que verán un crecimiento exponencial a lo largo de todo el año”, asegura Llibert Argerich, Vicepresidente de Marketing de Udemy. “Las compañías son cada vez más conscientes de que para estar un paso por delante, sus empleados necesitan una formación constante que mantenga sus habilidades actualizadas al ritmo de las innovaciones tecnológicas que demanda el mercado laboral”.