Machine Learning aumenta el liderazgo en la innovación
Desde el comercio minorista hasta los medios y el entretenimiento, desde la atención médica y los asistentes personales hasta el transporte y las plataformas sociales; la realidad hiperinterconectada está generando enormes cantidades de datos. ¿Cómo impulsar el auge en los negocios integrando el uso de datos?
Al alimentarse de estos datos, los algoritmos de análisis y el aprendizaje automático (Machine Learning – ML) están buscando patrones e información para impulsar aplicaciones, empresas en auge y nuevos modelos comerciales, nuevas fuentes de ingreso habilitando al mismo tiempo la evolución de muchas tecnologías y un mercado más veloz y demandante.
Tradicionalmente, los seres humanos creaban procesos que debían seguir un programa para llegar a una solución. Con el aprendizaje automático los pasos son creados por las máquinas y lo que se hace de forma humana es nutrir los procesadores con datos, para que con esa información pueda hallar cómo dar una resolución.
El campo de actuación del aprendizaje automático ya es muy amplio, y está cambiando la trayectoria de la humanidad, al modificar la visión de mercados como el comercio minorista, las instituciones financieras, la medicina digital y muchos otros, pero en ningún otro sector con desarrollos de apliaciones y tecnologías que garantizan mayores rendimientos como en la industria de procesos.
Los datos lo son todo para el aprendizaje automático. Sin datos no hay Machine Learning.
¿Qué es Machine Learning?
El aprendizaje automático o Machine Learning es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar una tarea específica de forma eficaz sin utilizar instrucciones explícitas, basándose en patrones e inferencias. Se considera un subconjunto de la inteligencia artificial.
El aprendizaje automático fusiona distintas ramas que revolucionaron el mundo, como: Inteligencia Artificial (IA), Análisis de Datos, Realidad Virtual (RV), entre otras. Todo esto permite que una computadora aprenda cómo resolver un problema por si misma.
Machine Learning es el tipo de inteligencia artificial que procesa enormes conjuntos de datos para detectar patrones y tendencias, y luego los usa para construir modelos que predicen lo que vendrá en el futuro.
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Los límites entre IA, ML, NN y DL
La Inteligencia Artificial puede alcanzar a ejecutar las mismas tareas que nosotros los seres humanos, como manejar un coche, y Machine Learning, es una parte esencial en el camino para llegar a la Inteligencia Artificial, comenzando por ejemplo con aprender rutas de viaje más rápidas y resolver situaciones comunes del tráfico con el análisis de datos.
De hecho, ya se conoce el siguiente paso del Machine Learning, la Deep Learning (DL). Ésta trata de aprender a través de múltiples capas de redes neuronales con una basta cantidad de data, similar a cómo funciona el cerebro humano, ya no en forma de lineal sino en forma de red.
La tecnología está en constante evolución, pero todavía no ha alcanzado un punto en el que pueda reemplazar a un humano, aún falta mucho por desarrollar en IA. Algunos estudios mencionan este momento como ideal para pensar en la ética de estos avances, ya que también implica riesgos y hace de la ciberseguridad un desafío, para las personas y las empresas.
Si los algoritmos de Machine Learning son los motores para el desarrollo del futuro, los datos son el combustible.
Transformando la producción con Machine Learning
El aprendizaje automático no es un dispositivo que se pueda conectar a una línea de producción y hacer que la línea funcione mejor que antes. Es un proceso que necesita entradas de muchos dispositivos para alimentarlo con datos, de modo que los datos se puedan recopilar, evaluar y utilizar para desarrollar conocimientos sobre cómo funciona la línea de producción.
Este conocimiento se puede utilizar para determinar cómo la línea de producción puede tener un mayor rendimiento, operar a un costo menor y funcionar de manera más confiable. De esta manera, el aprendizaje automático transforma una operación industrial en un sistema de sistemas que puede llevar los productos al mercado más rápido a un costo menor para que la empresa pueda seguir siendo competitiva y mantener contentos a sus clientes.
Aprendizaje automático basado en procesos (Process-based ML) identifica la tecnología industrial creada o modificada para utilizar algoritmos informáticos que permiten la fabricación inteligente. El aprendizaje automático utiliza datos de entrenamiento para enseñar a su algoritmo informático qué esperar de las máquinas de producción que está monitoreando para obtener esos datos.
Esta secuencia estructurada de pasos es un proceso, y la creación de ese proceso introduce nuevas tecnologías en forma de dispositivos (sensores) para obtener los datos, protocolos de comunicación, redes e infraestructuras para almacenar y procesar los datos y sistemas para procesar los datos para su precisión y relevancia.
Tipos de Machine Learning
¿Qué pueden lograr las empresas de fabricación con Machine Learning?
Machine Learning es el tipo de inteligencia artificial que procesa enormes conjuntos de datos para detectar patrones y tendencias, y luego los usa para construir modelos que predicen lo que vendrá en el futuro, permitiendo que las empresas logren:
- Encuentrar nuevas eficiencias y reducir el desperdicio para ahorrar recursos.
- Comprender las tendencias y los cambios de su propio mercado.
- Cumplir con regulaciones y estándares de la industria, mejorar la seguridad y reducir su impacto ambiental.
- Incrementar la calidad del producto.
- Encuentrar y eliminar cuellos de botella en el proceso de producción.
- Mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y las redes de distribución.
- Detectar los primeros signos de fallas o anomalías o reducir el tiempo de inactividad y realizar reparaciones más rápidamente.
- Llevar a cabo un análisis de causa raíz para mejorar los procesos.
- Optimizar el ciclo de vida de los activos
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Aplicaciones y tecnologías de Machine Learning
Algunas de las aplicaciones y transformaciones atribuidas al aprendizaje automático que permiten predecir interrupciones de producción, recopilar datos en almacen o mejorar productos con mayor rendimiento en la industria de procesos son:
Mantenimiento predictivo. Permite predecir interrupciones en una línea de producción por adelantado para programar el tiempo de inactividad en el momento más ventajoso y eliminar el tiempo de inactividad no programado.
La adopción del aprendizaje automático para permitir el mantenimiento predictivo aumente entre los fabricantes en un 38% debido a su capacidad para mejorar el margen de beneficio al eliminar los paros laborales no programados.
Convergencia de TI / OT y Seguridad de la Red. La red informática del departamento de tecnología de la información (TI) se integran con los sensores y dispositivos de tecnología operativa (OT) en la maquinaria de producción para que los datos puedan recopilarse y enviarse al almacén de datos (data warehouse o datalake) como datos de capacitación con fines de aprendizaje automático.
Desarrollo de gemelos digitales (Digital Twin Development). El objetivo final de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es permitir el desarrollo de un gemelo digital del piso de producción. La creación de un gemelo digital debe tener lugar bajo un proceso de ingeniería de sistemas basado en modelos utilizando algoritmos de aprendizaje automático y el conocimiento adquirido como base. Se puede utilizar para obtener una copia digital perfecta de piezas, equipos incluso plantas para poder hacer simulaciones variando parámetros. Así se podrá realizar un análisis, tomar decisiones para finalmente ajustarlas al mundo real.
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“Los datos son el nuevo petróleo.” The Economist
Fases en el proceso de análisis de Machine Learning
Beneficios del uso de algoritmos en los procesos productivos
Los principales beneficios de usar algoritmos de aprendizaje automático en la mayoría de las industrias van desde predecir fallas, programar el mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y los costos de operación, mejorar la eficiencia al identificar cuellos de botella y estados de operación subóptimos.
Además, al adoptar los muchos casos de uso para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la fabricación, las plantas de proceso pueden mejorar la calidad de la producción, predecir las fluctuaciones en la demanda del mercado, reducir la cantidad de incidentes graves, aumentar su reputación de seguridad e impacto ambiental y aumentar la eficiencia y la productividad en toda la organización.
Los algoritmos ML más comunes que se utilizan para los procesos son la detección de anomalías y su clasificación. Un algoritmo de aprendizaje automático se puede entrenar con años de datos históricos para predecir y alertar cuando un componente está empezando a funcionar mal, cuando se desvía del funcionamiento normal.
El aprendizaje automático – Machine Learning – no resuelve aún todos los problemas de funcionamiento de una planta de producción completa, peró estos algoritmos sí pueden funcionar muy bien en algunas aplicaciones particulares que pueden apoyar la toma de decisiones. Así, la implementación de ML en la fabricación es un proceso continuo que ofrece valor de forma continua y aumenta los ingresos a largo plazo.
Para las empresas que fundaron su negocio antes de la era del aprendizaje automático, aplicar algoritmos de aprendizaje automático en los datos disponibles y modificar la operación para incluir las nuevas tecnologías en todo su potencial es un desafío. En Stefanini Group logramos acompañar a todas las organizaciones a asumir su desafío de transformación digital co-creando soluciones en conjunto.
