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Cubicación de sub excavación y sobre excavación en obras subterráneas automatizada con escáner LIDAR

por | May 6, 2023 | Industria 4.0, Lidar

Cubicación de sub excavación y sobre excavación  automatizada en obras subterráneas con escáner LIDAR

 

Cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas con escáner LIDAR

 

La cubicación de sub y sobre excavación es una tarea fundamental en la planificación y ejecución de obras subterráneas como túneles, metro, cimentaciones, entre otras. Dicha tarea permite determinar la cantidad de material que se debe extraer para la construcción de obras y, por ende, su costo. Hoy en día, la utilización de tecnologías como el escáner LiDAR ha mejorado significativamente el proceso de cubicación, permitiendo una mayor precisión, exactitud y rapidez en la adquisición y procesamiento de datos. En este artículo, se describirán las técnicas, herramientas, software y procesos asociados a la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas utilizando un escáner LiDAR, así como ejemplos de aplicación práctica y beneficios de esta tecnología en el campo de la construcción subterránea.

 

Introducción a la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas

 

Qué es la cubicación de sub y sobre excavación

La cubicación de sub y sobre excavación es el proceso de medición y cálculo del volumen de tierra excavada y removida durante la construcción de obras subterráneas como túneles, cimientos y pozos. Esta medición es crucial para determinar la cantidad de material que se debe remover y la cantidad de material que se debe agregar para garantizar la estabilidad y seguridad de la obra.

 

Importancia de la cubicación de sub y sobre excavación

La cubicación de sub y sobre excavación es fundamental en los proyectos de construcción subterránea porque ayuda a minimizar los errores y costos excesivos. Al medir con precisión el volumen de tierra excavada y removida, los ingenieros y contratistas pueden planificar mejor la cantidad de material que se debe mover y determinar el costo del proyecto.

 

 

¿Qué es un escáner LiDAR y cómo se utiliza en la cubicación de sub y sobre excavación?

 

Definición y funcionamiento del escáner LiDAR

El escáner LiDAR es un dispositivo que utiliza láseres para medir la distancia y la forma de los objetos. Funciona emitiendo una serie de pulsos láser y midiendo el tiempo que tarda en reflejarse en el objeto para determinar la distancia y la forma del objeto.

 

Características técnicas del escáner LiDAR

El escáner LiDAR puede ser portátil o estacionario y tiene una alta resolución de escaneo (puntos por metro cuadrado) y un amplio rango de medición (hasta varios cientos de metros). Además, el escáner LiDAR es resistente a las condiciones climáticas adversas y puede capturar datos en tiempo real.

 

Aplicación del escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación

El escáner LiDAR se utiliza para la cubicación de sub y sobre excavación al generar imágenes 3D de alta precisión de la superficie subterránea. Estas imágenes se utilizan para calcular el volumen de tierra excavada y removida y para determinar la cantidad de material que se debe agregar para asegurar la estabilidad y seguridad de la obra.

 

 

 

Beneficios de utilizar un escáner LiDAR para la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas

 

Aumento de precisión y exactitud en la cubicación

El uso de un escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación aumenta la precisión y la exactitud de la medición. Al generar imágenes 3D de alta resolución de la superficie subterránea, el escáner LiDAR puede detectar incluso pequeñas variaciones en la superficie y calcular el volumen de tierra con mayor precisión.

 

Reducción del tiempo y costos en la cubicación

El uso de un escáner LiDAR también puede reducir el tiempo y los costos asociados con la cubicación de sub y sobre excavación. Al capturar datos en tiempo real y generar imágenes 3D precisas, se pueden minimizar los errores y reducir la necesidad de mediciones manuales, lo que a su vez reduce los costos laborales y tiempo de trabajo.

 

 

 

Procesos y técnicas para la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas mediante el escáner LiDAR

 

Selección de áreas de medición

La selección de áreas de medición es un paso crucial en la cubicación de sub y sobre excavación. El área seleccionada debe ser representativa de la superficie subterránea y debe incluir todos los detalles necesarios para calcular el volumen de tierra.

 

Configuración del escáner LiDAR

La configuración del escáner LiDAR incluye la elección de la configuración de láser, la velocidad de escaneo y la resolución de escaneo. La elección de la configuración adecuada puede mejorar la precisión y la exactitud de la medición.

 

Adquisición de datos

La adquisición de datos es el proceso de capturar imágenes 3D de la superficie subterránea mediante el escáner LiDAR. Durante este proceso, se registran los datos de posición y tiempo para cada punto de escaneo.

 

Procesamiento de datos

El procesamiento de datos incluye la eliminación de errores, ruido, la fusión de los datos y la generación de imágenes 3D. Los datos procesados se pueden utilizar para calcular el volumen de tierra excavada y removida y para determinar la cantidad de material que se debe agregar para asegurar la estabilidad y seguridad de la obra.

 

 

Herramientas y software para la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas mediante el escáner LiDAR

 

La cubicación de sub y sobre excavación es una tarea crucial en la construcción subterránea. El escáner LiDAR es una herramienta de medición láser que permite realizar mediciones precisas y rápidas de superficies y estructuras complejas, lo que lo convierte en una herramienta ideal para la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas.

 

 

Software de procesamiento de datos LiDAR

En Macronline hemos desarrollado una aplicación de procesamiento de datos LiDAR donde podrás cubicar de forma automática y en pocos minutos, la sub-excavación y sobre-excavación solo con disponer de las nubes de puntos de galerías, estocadas, piques, chimeneas, caserones. Identificando el estado actual y prospectivo de una frente de avance de obras subterráneas, obteniendo resultados con una precisión y resolución milimétrica.

 

  • Monitorea el estado actual frente al diseño teórico con nuestro visor de nubes de puntos, directamente desde el navegador.
  • Perfiles que indican las áreas sobre y sub excavadas.
  • Alerta predictivamente posibles desviaciones del avance.
  • Evidencia y reporta la sobre y sub excavación.
  • Disponibilidad de información para inspección técnica.
  • Reportabilidad instantánea según perfil de usuario.
  • Integración de nuevas funcionalidades.

 

 

 

Funcionalidades de los software para la cubicación de sub y sobre excavación

Los software de procesamiento de datos LiDAR tienen diferentes funcionalidades para la cubicación de sub y sobre excavación, algunas de las más importantes son:

– Creación de modelos 3D de la superficie del terreno y de la obra subterránea.

– Identificación de volúmenes de sub y sobre excavación.

– Visualización de secciones transversales de la obra subterránea.

– Integración de datos de múltiples escaneos para crear una vista completa de la obra subterránea.

– Generación de informes de cubicación.

 

 

Ejemplos de aplicación práctica de la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas mediante el escáner LiDAR

El escáner LiDAR se ha utilizado en numerosos proyectos de construcción subterránea para la cubicación de sub y sobre excavación. Algunos ejemplos son:

– La construcción del túnel del Canal de la Mancha, donde se utilizó el escáner LiDAR para calcular la cantidad de material excavado y para modelar la forma de la obra subterránea.

– La construcción del Metro de Santiago de Chile, donde se utilizó el escáner LiDAR para calcular la cantidad de material excavado y para modelar la forma de los túneles y estaciones subterráneas.

 

Proyectos de construcción subterránea donde se ha utilizado el escáner LiDAR

Además de los ejemplos anteriores, el escáner LiDAR también se ha utilizado en otros proyectos de construcción subterránea, como la construcción de túneles para carreteras y ferrocarriles, la construcción de líneas de metro y la excavación de minas.

 

Conclusiones y recomendaciones para la cubicación de sub y sobre excavación en obras subterráneas mediante el escáner LiDAR

La cubicación de sub y sobre excavación es una tarea fundamental en la construcción subterránea, y el escáner LiDAR es una herramienta útil y eficiente para realizar esta tarea. Los software de procesamiento de datos LiDAR ofrecen una amplia gama de funcionalidades para la cubicación de sub y sobre excavación, lo que permite una mayor precisión y rapidez en el proceso. Se recomienda el uso del escáner LiDAR y los software de procesamiento de datos LiDAR en proyectos de construcción subterránea para mejorar la eficiencia y precisión en la cubicación de sub y sobre excavación. En conclusión, la cubicación de sub y sobre excavación es una tarea crucial en la construcción subterránea y, gracias a la tecnología LiDAR, se ha mejorado significativamente la precisión, exactitud y rapidez en su ejecución. La utilización de escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación se presenta como una herramienta fundamental para la planificación y ejecución de proyectos de construcción subterránea y se espera que en el futuro, siga evolucionando para mejorar aún más la eficiencia y precisión en esta tarea esencial.

 

FAQ (Preguntas frecuentes)

 

¿Qué es la cubicación de sub y sobre excavación y por qué es importante en la construcción subterránea?

La cubicación de sub y sobre excavación es la tarea de determinar la cantidad de material que debe ser extraído en una obra subterránea para su construcción, lo que permite conocer los costos asociados. Es una tarea fundamental en la planificación y ejecución de proyectos de construcción subterránea.

 

¿Cómo funciona el escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación?

El escáner LiDAR emite pulsos de luz láser hacia la superficie a medir y mide el tiempo que tardan en regresar al escáner después de haber sido reflejados. Con esta información, se puede generar un modelo 3D de la superficie medida para su posterior procesamiento y análisis.

 

¿Qué beneficios aporta el uso del escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación?

El uso del escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación permite una mayor precisión y exactitud en el proceso de medición, así como una mayor rapidez en la adquisición y procesamiento de datos. Además, permite reducir los costos y tiempos de medición, lo que se traduce en una mejora en el proceso de planificación y ejecución de proyectos de construcción subterránea.

 

¿Es necesario contar con algún tipo de entrenamiento especializado para utilizar el escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación?

Sí, para utilizar el escáner LiDAR en la cubicación de sub y sobre excavación es necesario contar con conocimientos técnicos especializados y habilidades en el manejo de software de procesamiento de datos LiDAR. Por tanto, se recomienda contar con un equipo de profesionales capacitados en el uso de esta tecnología para garantizar la calidad de los resultados.

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    Procesamiento y análisis de nubes de puntos

    por | Mar 31, 2023 | Industria 4.0, Lidar

    El procesamiento y análisis de nubes de puntos es una técnica que ha sido utilizada en diferentes campos, como la arquitectura, la ingeniería, la topografía y la industria cinematográfica, entre otros. Esta técnica permite obtener información precisa y detallada de una escena en 3D, y su análisis permite extraer datos relevantes para la toma de decisiones en diferentes industrias. En este artículo, exploraremos los fundamentos del procesamiento y análisis de nubes de puntos, incluyendo los diferentes tipos de nubes de puntos, los métodos de captura y su calidad, la preparación y limpieza de las nubes de puntos, las técnicas de procesamiento y análisis, la visualización y presentación de los resultados y las aplicaciones de esta técnica en diferentes campos.

     

    Introducción al procesamiento y análisis de nubes de puntos

    El procesamiento y análisis de nubes de puntos es una técnica que se utiliza para obtener una representación en tres dimensiones de cualquier objeto o estructura física. Esta técnica involucra la captura de datos de superficie de un objeto mediante diferentes métodos, como el escaneo láser terrestre, la fotogrametría aérea o el escaneo láser aéreo.

    El procesamiento y análisis de nubes de puntos es una herramienta importante en áreas como la arquitectura, la ingeniería, la topografía, la cartografía, la geología, la arqueología y la industria cinematográfica y de videojuegos. En este artículo, exploraremos los diferentes tipos de nubes de puntos y sus aplicaciones, los métodos de captura y su calidad, y la preparación y limpieza para el análisis.

     

    ¿Qué son las nubes de puntos y por qué son importantes?

    Una nube de puntos es una colección de puntos en 3D que representan la superficie de un objeto. Estos puntos son generados por un dispositivo de captura de datos, como un escáner láser o una cámara, y se almacenan en un archivo digital. Los puntos en la nube de puntos reflejan la distancia y la posición en el espacio de cada punto de superficie detectado por el dispositivo de captura.

    Las nubes de puntos son importantes porque proporcionan una representación precisa y detallada de la superficie de un objeto en 3D. Estos datos pueden utilizarse para realizar mediciones precisas, crear modelos tridimensionales, detectar deformaciones o cambios en la superficie y realizar análisis estructurales complejos.

     

    Aplicaciones del procesamiento y análisis de nubes de puntos

    El procesamiento y análisis de nubes de puntos se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones en campos como la arquitectura, la ingeniería, la topografía, la cartografía, la geología, la arqueología y la industria cinematográfica y de videojuegos. Algunas de sus aplicaciones más comunes incluyen:

    – Modelado de terrenos y estructuras
    – Análisis de deformaciones en estructuras y terrenos
    – Inspección y evaluación de estructuras y edificios
    – Detección de cambios en la superficie terrestre o en la infraestructura
    – Creación de mapas y planos topográficos
    – Visualización de información geoespacial
    – Generación de modelos tridimensionales para la industria cinematográfica y de videojuegos

     

    Tipos de nubes de puntos y su aplicación en diferentes campos

    Existen diferentes tipos de nubes de puntos, cada una creada por diferentes métodos de captura y con aplicaciones específicas en diferentes campos. Algunos de los tipos más comunes son:

    Nubes de puntos LiDAR

    Las nubes de puntos LiDAR se crean mediante un escáner láser de alta precisión que emite pulsos de luz láser para medir la distancia al objeto o superficie a escanear. Estas nubes de puntos se utilizan comúnmente en ingeniería civil, topografía, cartografía y gestión de desastres naturales.

     

    Nubes de puntos de fotogrametría

    Las nubes de puntos de fotogrametría se crean mediante la captura de imágenes aéreas y terrestres a partir de múltiples ángulos y posiciones. Estas imágenes se procesan para crear una nube densa de puntos de superficie en 3D. Estas nubes de puntos se utilizan en cartografía, topografía, gestión de recursos naturales, arqueología y en la creación de modelos de edificios y terrenos.

     

    Nubes de puntos de escaneo láser

    Las nubes de puntos de escaneo láser se crean mediante el uso de un escáner láser que escanea la superficie de un objeto desde diferentes ángulos y posiciones. Estas nubes de puntos se utilizan en la ingeniería civil, la arquitectura, la restauración de edificios históricos y la creación de modelos de prototipos.

     

    Métodos de captura de nubes de puntos y su calidad

    La calidad de la nube de puntos depende del método utilizado para capturar los datos. Algunos de los métodos más comunes incluyen:

    Técnicas de escaneo láser terrestre

    Las técnicas de escaneo láser terrestre generan nubes de puntos de alta precisión y detalladas de la superficie terrestre y otras estructuras en tierra. Estas técnicas se utilizan para escanear grandes áreas, como paisajes urbanos, edificios y monumentos históricos.

     

    Técnicas de escaneo láser aéreo

    Las técnicas de escaneo láser aéreo generan nubes de puntos de alta resolución de la superficie terrestre a partir de un avión o helicóptero equipado con un escáner láser. Estas técnicas se utilizan en la cartografía y la topografía para escanear grandes áreas y paisajes.

     

    Métodos de fotogrametría aérea

    La fotogrametría aérea utiliza imágenes aéreas para generar nubes densas de puntos de superficie. Estos métodos son eficientes para escanear grandes áreas y se utilizan en la creación de modelos tridimensionales de paisajes, modelos digitales de elevación y topografía.

     

    Preparación y limpieza de las nubes de puntos para el análisis

    Antes de analizar una nube de puntos, es importante preparar y limpiar los datos para garantizar su precisión y fiabilidad. Algunas de las técnicas de preparación y limpieza comunes incluyen:

    Limpieza de nubes de puntos ruidosas

    Las nubes de puntos pueden ser ruidosas debido a la interferencia de objetos en la escena o al error del escáner láser o la cámara. Se pueden utilizar técnicas como la eliminación de puntos de baja densidad para limpiar nubes de puntos ruidosas.

     

    Eliminación de puntos atípicos

    Los puntos atípicos son puntos que difieren significativamente de los puntos cercanos en términos de 3D
    Generación de mapas de calor y visualizaciones de densidad de puntos

     

    Aplicaciones del procesamiento y análisis de nubes de puntos en diferentes campos

    Topografía y cartografía
    Ingeniería civil y arquitectura
    Industria manufacturera y control de calidad
    Ciencias geológicas y medioambientales

     

    Técnicas de procesamiento de nubes de puntos, incluyendo la segmentación y filtrado

    El procesamiento de una nube de puntos implica la aplicación de diversas técnicas para mejorar la calidad de los datos antes de su análisis. La segmentación es una de estas técnicas que consiste en dividir la nube de puntos en objetos individuales para facilitar su análisis. El filtrado y suavizado de la nube de puntos, por otro lado, es una técnica utilizada para reducir el ruido y mejorar la calidad visual de los datos. Finalmente, la extracción de características se utiliza para identificar objetos y patrones específicos en la nube de puntos.

     

    Análisis de nubes de puntos a través de algoritmos de aprendizaje automático

    El análisis de nubes de puntos mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje automático permite identificar patrones y características únicas en los datos. La clasificación y el reconocimiento de patrones se utilizan para identificar objetos específicos dentro de la nube de puntos. Por otro lado, el modelado 3D y la reconstrucción de superficies permiten crear representaciones visuales detalladas de los datos. Por último, la detección de cambios en la nube de puntos a lo largo del tiempo es una técnica que permite identificar las variaciones en la estructura y posición de los objetos en la nube de puntos.

     

     Visualización y presentación de los resultados del análisis de nubes de puntos

    La visualización de los datos de nubes de puntos es crucial para la comprensión y el análisis de los resultados. La representación en 3D de los datos permite una visión clara y detallada del objeto o estructura analizada. La creación de modelos de superficie y mallas 3D es una técnica utilizada para proporcionar una representación visual más detallada de los datos. Por último, la generación de mapas de calor y visualizaciones de densidad de puntos permite identificar áreas de mayor densidad de puntos en la nube.

     

    Aplicaciones del procesamiento y análisis de nubes de puntos en diferentes campos

    El procesamiento y análisis de nubes de puntos tiene aplicaciones en una amplia gama de campos. En la topografía y cartografía, estas técnicas se utilizan para la creación de mapas detallados y el análisis de la superficie terrestre. En la ingeniería civil y arquitectura, se utilizan para la planificación y el diseño de estructuras y edificios. En la industria manufacturera y el control de calidad, se utilizan para la inspección no destructiva de componentes y la identificación de defectos. En las ciencias geológicas y medioambientales, se utilizan para el análisis y la medición de cambios en la superficie terrestre y la evaluación de las emisiones de gases de efecto invernadero. En resumen, el procesamiento y análisis de nubes de puntos es una técnica poderosa que permite obtener información precisa y detallada de una escena en 3D. Las nubes de puntos pueden ser capturadas de diferentes maneras y en diferentes campos, y su análisis puede proporcionar datos importantes para la toma de decisiones. Esperamos que este artículo haya sido útil para entender los fundamentos de esta técnica y sus aplicaciones prácticas en diferentes industrias.

     

    PREGUNTAS FRECUENTES

    ¿Qué es una nube de puntos?

    Una nube de puntos es una colección de puntos 3D que representan la superficie de un objeto o una escena. Estos puntos pueden ser obtenidos a través de diferentes técnicas, como el escaneo láser o la fotogrametría.

     

    ¿Qué aplicaciones tiene el procesamiento y análisis de nubes de puntos?

    El procesamiento y análisis de nubes de puntos tiene aplicaciones en diferentes campos, como la ingeniería, la arquitectura, la topografía, la industria cinematográfica, la seguridad vial, entre otros. Algunos ejemplos de su aplicación incluyen la creación de modelos 3D, la detección de cambios en la superficie de un objeto o una escena, la medición de volúmenes y áreas, y la visualización de datos.

     

    ¿Cuáles son los métodos de captura de nubes de puntos?

    Los métodos de captura de nubes de puntos incluyen el escaneo láser, la fotogrametría, el escaneo con drones, el escaneo con cámaras 360 y la captura de nubes de puntos a partir de imágenes satelitales. Cada técnica tiene sus propias ventajas y limitaciones y es importante seleccionar la técnica adecuada para el trabajo específico.

     

    ¿Cómo se puede analizar una nube de puntos?

    Las nubes de puntos se pueden analizar utilizando diferentes técnicas, como la segmentación y el filtrado de los puntos, la extracción de características, el modelado 3D y la reconstrucción de superficies, y la detección de cambios en la nube de puntos a lo largo del tiempo. Estas técnicas se utilizan para extraer datos específicos de la nube de puntos, como áreas, volúmenes, formas, texturas, entre otros.

     

     

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      Visualización de conceptos para lecturas en StockPile y Vagones de Trenes

      por | Oct 6, 2022 | Industria 4.0, Lidar

      Visualización de conceptos para lecturas en StockPile y Vagones de Trenes

      Lectura en Vagones de Trenes

      Los principales datos a entregar por el sistema son:
      a. Volumen y Peso Total.
      b. Volumen y Peso por Carro (asociado al tag).
      c. Altura Máxima Total y por Carro.
      d. Tara volumétrica por carro.
      e. Identificación de Carro con Volumen Máximo y Mínimo (orden).
      f. Histograma diario de Volumen (últimas 24 horas y línea de tiempo para estudios).
      g. Alertas para Volumen por Carro y Total.
      h. Gráficos 3D de la Lectura.
      i. BD con los todos valores indicados.

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

      Medición Láser Lidar en Pilas de almacenamiento

      Medición con un láser de para pilas de almacenamiento Stock Pile

       

       

      Medición Láser Lidar en Pilas de almacenamiento

      Medición con dos láser de para pilas de almacenamiento Stock Pile

       

       

      Medición Láser Lidar en Pilas de almacenamiento

      Nube de puntos de Manto 3D con Filtro

       

       

      Medición Láser Lidar en Pilas de almacenamiento

      Nube de puntos de Manto 3D sin filtrar

       

       

      Cubicación de carga de camiones

      Sistema láser para calcular el volumen de carga a bordo de camiones, tolva, acoplado, descontando la carrocería y otros elementos extraños a la carga

       

       

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        Machine Learning en la Industria 4.0

        por | Abr 16, 2020 | 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.

         

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          Utilización del Machine Learning en la industria 4.0

          por | Ene 3, 2020 | Industria 4.0

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          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.

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            Industria 4.0 Conceptos básicos

            por | Ene 3, 2020 | Industria 4.0, Programación

            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.

             

            ¿La industria 4.0 está relacionada con el software?
            En la actualidad, la industria 4.0 se considera una importante solución de software. Por otro lado, Aegis es un impulsor clave dentro de la industria y contribuye a las tecnologías y estándares que impulsan el intercambio de información de datos entre y desde la automatización de hardware hasta los procesos realizados manualmente en la fabricación industrial.
            ¿A qué se refiere la industria 4.0?
            Industria 4.0, también se refiere a la fabricación inteligente o IoT (internet de las cosas), combina las operaciones y la producción física con el aprendizaje automático, la tecnología digital y los datos para crear un ecosistema mejor y holístico para las empresas que participan en la gestión y fabricación de la cadena de suministro.
            ¿Qué son las tecnologías revolucionarias conectadas con la industria 4?
            La cuarta revolución industrial es la forma de describir la eliminación de las fronteras entre los mundos digital, biológico y físico. Es una combinación de mejoras en robótica, inteligencia artificial, IoT, computación cuántica, ingeniería genética y otras tecnologías destacadas.
            ¿Qué tipo de rama es apropiada para el desarrollo de la industria 4.0?
            El software y las aplicaciones para la Industria 4.0 son apropiados para la industria de servicios, el sector industrial y el sector agrícola o automotriz.

            Machine Learning en la Industria 4.0

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