El aseguramiento de la trazabilidad o la calidad de los productos es uno de los objetivos más importantes y a veces más complicados de acometer durante el proceso de producción de cualquier compañía. Exploremos el papel del Deep Learning en la trazabilidad y el aseguramiento de la calidad.
Trazabilidad y aseguramiento de la calidad con Deep Learning
Trazabilidad y aseguramiento de la calidad con Deep Learning
El aseguramiento de la trazabilidad o la calidad de los productos es uno de los objetivos más importantes y a veces más complicados de acometer durante el proceso de producción de cualquier compañía.
Desde el punto de vista del análisis de datos, trazar el origen de un producto o determinar su calidad puede expresarse como el grado de similitud que una observación, un producto en este caso, tiene con un grupo de observaciones. En otras palabras, se puede describir el problema como la identificación de patrones en el conjunto de datos y posteriormente la predicción de pertenencia a los conjuntos de las nuevas observaciones.
Deep Learning y un problema de patrones
En los últimos años, multitud de estudios han demostrado que las técnicas de Deep Learning son herramientas poderosas para dar solución al problema del reconocimiento de patrones. Más allá, en este caso de estudio tratemos de contestar a la siguiente pregunta: ¿cómo podríamos aportar una solución a este problema desde el campo de la inteligencia artificial? Como aperitivo, una hoja de ruta central:
- Integración de las distintas fuentes de datos relacionadas con el proceso de producción en cuestión.
- Generación de información relevante para la toma de decisiones mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial basadas en tus datos.
- Desarrollo de herramientas basadas en inteligencia artificial que asistan en la toma de decisiones en tiempo real.
Recolecta tus datos de producción
Antes de comenzar, supongamos que una empresa dedicada a la manufactura necesita trazar sus productos o estudiar su calidad. Esta compañía genera una gran cantidad de datos durante la actividad de su proceso de producción y estos datos se encuentran dispersos por toda la organización en distintos sistemas como: ERP, CMS, sistemas IoT, etc.
¿Cómo lo podríamos solucionar? La primera acción que hay que abordar es la extracción, tratamiento y almacenamiento de los datos (ETL en inglés), ya que los datos, por sí solos, no constituyen una fuente de información, sino que es necesario procesarlos para que sean de valor para el desarrollo del negocio. De esta forma, la depuración y correcta estructuración de los datos nos aportará un mayor beneficio en el momento de su análisis y comprensión de la información.
Convierte tus datos en información con Deep Learning
Una vez que los datos han sido procesados y almacenados, ¿cómo obtenemos información de ellos? Las Deep Neural Network (DNN) son una de las mejores herramientas que tenemos para la identificación de patrones sobre conjuntos de datos de gran volumen. Por lo que ahora es el momento de que planteemos una estrategia con la que obtengamos información relevante que nos sirva para tomar decisiones.
Para entrenar una DNN enfocada en el reconocimiento de patrones necesitamos añadir algunas capas que hagan los datos más manejables. En primer lugar podemos construir una capa de generación de embeddings. Esta capa permitiría a la red neuronal transformar vectores de datos de gran tamaño en vectores de dimensiones mucho más bajas codificando el significado de la entrada y generando similitudes semánticas entre vectores con datos similares, lo que haría más fácil el proceso de aprendizaje de la red neuronal.
La siguiente capa por donde pasarían los datos es la extracción de características. Esta es una capa fundamental en las técnicas de deep learning, ya que descubre las características comunes que describen los distintos clústeres o patrones a los que pertenecen los datos.
Y para finalizar, conectaríamos nuestra DNN, de modo que se encargue de aprender a clasificar las distintas observaciones en cada uno de los patrones, obteniendo así la información relevante que estábamos buscando y que describe el comportamiento de nuestros datos.
Intégralo con tu sistema
Sólo falta un paso más. Para convertir la información en conocimiento es necesario que los expertos del sector la completen con su experiencia. Para ello, tenemos que integrar las herramientas de inteligencia artificial con los demás sistemas que intervienen en el proceso de producción.
Las integraciones van desde paneles de control, widgets de información en ERPs y/o CMSs, hasta aplicaciones móviles y web dedicadas. Independientemente de la implementación, hay que tener en cuenta que este es el paso fundamental que permite proporcionar a los expertos en tiempo real la información que les ayude a mejorar los procesos de negocio.
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