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5 aplicaciones de machine learning en la industria

Industria 4.0 | Machine Learning | sector industrial
Como sabemos que te gusta estar al tanto de lo último en tecnología aplicada a tu fábrica, el término machine learning no te resultará extraño. Lo habrás oído en numerosas ocasiones e, incluso, sabrás sus principios básicos. Pero, ¿conoces realmente en qué facetas de tu planta resulta realmente de provecho y cómo es posible esto? No lo dejes para más adelante y sumérgete con nosotros en esta lectura.

¿Qué es machine learning?

Machine learning es el proceso por el cual una unidad funcional mejora su desempeño adquiriendo nuevos conocimientos o habilidades, o reorganizando los conocimientos o habilidades existentes. Es la definición que recoge la Organización Internacional de Normalización (ISO) en la norma ISO/IEC 2382-31:1997, sobre tecnologías de la información.

Machine learning es una rama de la inteligencia artificial que funciona gracias a la acción de algoritmos que trabajan con los datos que la máquina recibe constantemente. Por tanto, podemos afirmar que el sistema aprende sin necesidad de ser programado. De esta forma, reconoce patrones y es capaz de extraer conclusiones por su propia cuenta.

Machine learning e Industria 4.0

Extraer valor de los datos procedentes de la actividad diaria de una empresa es clave para la mejora de los procesos y, por tanto, machine learning debe estar muy presente.

Esto implica que hay que erradicar de la mentalidad de muchos responsables industriales algunas ideas que lastran este crecimiento. Sin ir más lejos, podemos acudir al informe de IDC que recoge los principales frenos al respecto:

  • Más del 75% de las empresas consultadas asegura que analizar los datos diarios les impide aprovechar oportunidades de negocio.
  • Más del 50% admitieron que limita la eficacia de las operaciones.
  • El 27% confesó que afecta negativamente a su productividad y agilidad.

Pero también contamos con cifras positivas que dan lugar a la esperanza. Por ejemplo, tenemos las presentadas por Fujitsu en su estudio sobre mantenimiento predictivo e Industria 4.0. Según éste, más de la mitad de los participantes indican que sus activos más críticos están sensorizados con dispositivos de IoT (Internet de las Cosas).

Ventajas de aplicar machine learning en la industria

Machine learning es un recurso de provecho prácticamente a lo largo de toda la cadena de suministro. Por lo que la aplicación de estas herramientas es uno de los imprescindibles de la Industria 4.0. Entre los principales beneficios que disfrutarán las empresas que se decidan a implementarlas tenemos:

  • Mayor nivel de planificación, y es que una de las cualidades más valiosas de machine learning es su capacidad predictiva. Gracias a contar con estas soluciones, las empresas tendrán una visión más clara de lo que está por venir y podrán actuar en consecuencia.
  • Además de anticiparse a los picos y valles de demanda, machine learning hace que las industrias puedan saber cómo de preparadas se encuentran para estas situaciones.
  • Las empresas conocerán al detalle las preferencias de sus clientes, pudiendo ofrecerles productos con características que realmente se ajusten a ellas. Todo mediante el estudio masivo de información sobre sus gustos y comportamientos.
  • Facilitan la automatización de procesos, lo que, además, hace que los recursos humanos estén más disponibles para realizar tareas que aporten valor, en vez de dedicarse a operaciones repetitivas.
  • Mejoran el funcionamiento de los equipos, ya que predecirá las futuras averías y, por tanto, evitará paradas inesperadas en la producción.
  • Se fabricarán productos de mayor calidad y los clientes se mostrarán más satisfechos, reduciendo las pérdidas por merma y las devoluciones.
  • Ahorro en costes logísticos.
SIXPHERE - Machine learning en la industria

5 aplicaciones de machine learning en la industria

Todas estas ventajas, y muchas más, se consiguen gracias a una importante y variada lista de aplicaciones que esta tecnología tiene en las plantas industriales. Aquí tienes 5 de las más destacadas:

  1. Mantenimiento predictivo.
  2. Visión artificial.
  3. Control de calidad.
  4. Optimización de recursos.
  5. Clasificación de productos.

1.- Mantenimiento predictivo

Ya hemos hablado de la capacidad predictiva que otorga machine learning. Esto influye en la planificación de las operaciones de mantenimiento de la maquinaria. ¿A que estaría genial saber con antelación qué equipo tiene más probabilidades de fallar y cuándo lo hará? Esto es posible gracias a machine learning, dando forma al concepto de mantenimiento predictivo.

Con ello, podemos anticiparnos y establecer protocolos de reparación que impidan que la máquina se estropee del todo y no pueda funcionar por un tiempo. Recuerda que, tiempo inactivo equivale a pérdidas económicas.

2.- Técnicas de visión artificial

Visión artificial, visión por ordenador o visión por computador son las diferentes formas de llamar a esta tecnología que une a los algoritmos de machine learning con las imágenes recibidas por una cámara.

De esta forma, los algoritmos procesarán las imágenes recogidas y extraerán valor de las mismas. Con ello, se multiplica por muchos enteros la velocidad y la fiabilidad de las inspecciones visuales, eliminando factores humanos como la fatiga y los sesgos propios de nuestra condición.

3.- Control de calidad

Hay que destacar cómo ha evolucionado el control de calidad de materias primas, productos intermedios y elaborados gracias al aporte de machine learning.

En el anterior apartado, hemos hecho referencia a la visión artificial. Pues bien, uno de sus principales usos es determinar la calidad de los recursos de la línea de producción. Por ejemplo, con la visión por ordenador es más sencillo y rápido identificar defectos, algunos de ellos imperceptibles por el ojo humano.

Pero machine learning y calidad no solamente se relacionan con la visión artificial, sino que también existen variables que se miden con sensores, como la temperatura, presión, vibración, etc. Datos que se recopilan y procesan continuamente. Por ejemplo, en la industria alimentaria, detectar temperaturas de envasado por debajo de lo establecido puede ser indicativo de que ese alimento no será apto para el consumo.

4.- Optimización de recursos

Machine learning puede trabajar con información de toda clase dentro de la planta, datos referentes a recursos materiales como humanos.

Esto hace que con la información interpretada que podamos extraer de los sistemas de machine learning tengamos una visión más realista y actualizada de todo lo que está pasando en la fábrica inteligente. Así, los gestores podrán definir estrategias realmente eficaces y que se correspondan con lo que la situación realmente demanda.

Una clara muestra de ello es la posibilidad de organizar óptimamente las tareas de los empleados, de manera que estas se ajusten a su carga de trabajo, habilidades, experiencia, autorizaciones e, incluso, ubicación.

5.- Clasificación de productos

Por último, tenemos un punto que podemos relacionar con algunos de los anteriores, como son el control de calidad y la visión artificial. Y es que, tanto los sensores como las cámaras ayudan a identificar aspectos que serán decisivos para la clasificación de los productos en función de los parámetros medidos.

Veamos un ejemplo de ello. Tenemos una empresa que recoge y comercializa naranjas. Según la presencia de ciertos defectos reconocidos gracias a la visión por computador, unas naranjas irán directas al mercado; otras, más defectuosas, se emplearán para hacer zumo; y habrá otras que tendrán que desecharse obligatoriamente.

Como ves, machine learning no es una tecnología que debas pasar por alto dentro del control de operaciones en tu industria. De hecho, las empresas de éxito llevan años contando ya con él en sus rutinas.

¿Vas a ser menos? Desde Sixphere ponemos a tu alcance soluciones que aplican los principios de esta tecnología para que tu fábrica no esconda ningún secreto para ti. ¿Quieres saber más? Aquí nos tienes.

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