No cabe duda de que la automatización industrial es cada vez más importante para las empresas, es por eso que el machine learning se presenta como una herramienta vital capaz de agilizar procesos, optimizar las operaciones empresariales y liberar la carga de trabajo de los colaboradores. ¡Todo de manera automática!
Aunque la puesta en marcha de este tipo de sistemas pueda llegar a ser compleja y costosa, el impacto positivo que genera es tal, que cada vez son más las empresas que se suman a su implementación y optan por no quedar atrás ante su competencia.
A lo largo de este artículo hablaremos de lo que es el machine learning, las mejores prácticas que contribuirán a mejorar la gestión industrial y cómo, a pesar de requerir una inversión de tiempo y dinero importante, se convertirá en un aliado en términos de competitividad y productividad.
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¿Qué es el machine learning?
También conocido como aprendizaje automático, el machine learning puede definirse como la capacidad que tienen ciertas máquinas y dispositivos de aprender a través de su experiencia en determinadas tareas y del entorno en el que las ejecutan.
A diferencia de los dispositivos convencionales, este proceso no trata de analizar información previamente instalada en la máquina, sino que, a través de la Inteligencia Artificial y el uso de algoritmos, recopila los datos en tiempo real y los analiza para ampliar sus conocimientos y, en consecuencia, mejorar sus habilidades.
Posibles aplicaciones del machine learning en la industria
Las características del aprendizaje automático lo convierten en una herramienta con múltiples aplicaciones en cualquiera de los tipos de industria. A continuación, te mostramos algunas de ellas:
- Control de producción y calidad: Los algoritmos pueden detectar defectos en las piezas, comprobar la calidad del proceso de ensamblaje, inspeccionar soldaduras, encontrar detalles de pintura, entre otras acciones imprescindibles para garantizar la calidad de un producto.
- Mantenimiento predictivo: Al realizar constantes análisis, es capaz de definir si determinado equipo requiere mantenimiento y, si existe la posibilidad, cuándo puede presentar un fallo.
- Clasificación de productos: Gracias a la visión artificial es posible que las máquinas con esta capacidad reconozcan y procesen imágenes para extraer valores de las mismas y los utilicen para clasificar productos.
- Transporte: Aunque es poco frecuente, puede aplicarse al transporte autónomo de mercancía, permitiendo que el vehículo trace las rutas más idóneas y tome las mejores decisiones de conducción por sí mismo.
¿Cómo usarlo en la gestión industrial?
Existen múltiples formas de utilizar el aprendizaje automático a favor de manejar una gestión industrial mucho más efectiva. Algunas de ellas son:
1. Identificación de las capacidades resolutivas
Gracias a la posibilidad de predecir fallos en los equipos y procesos, la empresa puede reconocer si cuenta con los conocimientos técnicos necesarios para hacer frente a los inconvenientes futuros y si dispone de los recursos financieros para solventarlos.
2. Toma de decisiones
Los algoritmos implícitos en este proceso pueden recolectar y analizar información de todo tipo: desde datos físicos de determinado procedimiento, como temperatura o presión, hasta información del mercado, como el comportamiento de los competidores o las tendencias económicas.
Tras analizar los datos y obtener sus predicciones, pueden tomar por sí mismos las decisiones que consideren más adecuadas. Todo ello sin requerir de ninguna intervención humana.
3. Planificación estratégica
Debido a su capacidad predictiva, las organizaciones pueden planificar todas sus operaciones con base en la información otorgada por los algoritmos, ya que es posible prever la futura demanda de mercancía, identificar oportunidades de expansión, programar la producción acorde a los niveles de capacidad y recursos disponibles, entre otros.
4. Optimización de recursos
Al analizar tanto los datos históricos como los de tiempo real, esta inteligencia artificial puede identificar patrones y determinar si existe o no un uso ineficiente de los recursos. En caso de existir, puede sugerir cambios en los procesos industriales para optimizar el uso de estos recursos, como energía, materia prima, mano de obra, entre otros.
Ventajas de aplicar machine learning en la industria
Para este punto es evidente que el aprendizaje automático trae consigo una cantidad innumerable de ventajas. A continuación, te presentamos las que mayor impacto positivo tienen en las organizaciones.
1. Reducción de costos
Este proceso puede ayudar a reducir los costos de producción al requerir menos esfuerzo por parte de los colaboradores, minimizar el desperdicio de recursos, maximizar la eficiencia y prevenir fallos de alto valor monetario en los equipos.
2. Aumento de la competitividad
Al aprovechar el potencial del aprendizaje automático, las empresas pueden amoldarse a los cambios del mercado y a las necesidades de los consumidores, haciendo frente a la competencia y manteniéndose relevantes en la industria.
3. Mayor satisfacción de los clientes
El aumento de la calidad de los productos promoverá la fidelidad de los clientes, mientras que el análisis de sus preferencias y comportamientos de compra contribuirá a que estos obtengan servicios y productos adaptados a sus necesidades específicas.
4. Incremento de la felicidad de los colaboradores
La automatización permite que los colaboradores puedan dedicar su tiempo a tareas menos aburridas y repetitivas. Con ello, aumenta la felicidad de todo el personal implicado, tanto en mujeres en la industria, como en hombres. ¡Todos se benefician!
5. Prevención de accidentes
Gracias a su capacidad de detectar anomalías en tiempo real en los equipos, ayuda a disminuir la posibilidad de que ocurra un accidente de trabajo a causa de un fallo inesperado.
Machine learning: un aliado en la gestión industrial
La implementación de dispositivos o programas con machine learning se presenta como una de las mejores estrategias para aumentar la productividad de una organización. Debido a sus múltiples beneficios asociados con la automatización, que van desde la optimización de recursos, hasta la planificación estratégica, permite que las empresas gestionen adecuadamente sus procesos y saquen el máximo provecho de los mismos.
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