Machine Learning en la industria 4.0

¿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.