Los algoritmos de Machine Learning, también llamados aprendizaje automático, de las máquinas han creado una nueva forma de gestionar los datos y controlar los procesos en el sector industrial. Esta solución lleva las tecnologías de la información a otro nivel en el ámbito de la automatización industrial, ya que permite aprovechar los datos para que las mismas máquinas participen en la toma de decisiones relacionadas con los procesos de producción.
Lo que propone el machine learning es llevar la empresa a un nivel mucho más avanzado de digitalización. En este sentido, aprovecha las funcionalidades de otras tecnologías de recolección y gestión de datos, como son los dispositivos y sensores IIoT y el cloud computing, entre otras doctrinas relacionadas con el tratamiento de la información.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning se trata de la explotación y el desarrollo de software adaptable a nuevos contextos y tipos de datos. Su objetivo es que la máquina consiga realizar los cálculos necesarios para detectar patrones y ajustar sus acciones en aras de un funcionamiento óptimo.
Difícilmente podemos entender esta tecnología sin la integración de sensores IIoT. Estos dispositivos son los responsables de que las máquinas obtengan toda la información posible para poder tratarla y aprender de ella. Son parte de los elementos encargados de dotar de inteligencia al sistema de la planta, convirtiéndola así en una smart factory.
Aplicaciones del Machine Learning en la Industria
Los algoritmos de Machine Learning presentan un amplio número de aplicaciones, ya que cualquier activo que cuente con una conexión a Internet, un sistema automatizado o explote los beneficios de los sensores, entre otras cosas, puede ayudar a la máquina a obtener la información que necesita para adaptarse a todo tipo de situaciones.
Algunas de las ramas del sector industrial que se benefician de esta tecnología son la industria minera, la química, la farmacéutica, la automovilística y la energética, entre otras. Todas pueden mejorar sus procesos, ya sean de extracción de materia prima o para la generación de bienes y servicios.
la Industria 4.0 introduce las tecnologías de la información con el objetivo de llevar a cabo una transformación digital que las haga inteligentes. Gracias al uso de los sistemas ciber físicos, del Internet Of Things (IoT), del Cloud Computing y del Big Data, es posible extraer y almacenar una gran cantidad de datos. Sin embargo, se requiere la aplicación de algoritmos de Machine Learning para crear modelos que den valor a esos datos y faciliten la toma de decisiones.
Impacto del Machine Learning en la Industria
Las estimaciones de los expertos afirman que el Machine Learning será imprescindible para que las organizaciones industriales puedan competir en el mercado actual. Entre otras razones, apuntan a la rapidez y eficiencia que este sistema aporta a la toma de decisiones.
Un sistema de aprendizaje automático el Machine Learning con acceso a toda la información de la empresa acabará reconociendo los patrones de cada paso de la producción. Gracias a esto, podrá generar propuestas de acción precisas y eficaces.
Ventajas del Machine Learning aplicado a 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.
Optimización de la capacidad de producción.
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 tiene 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.
Control y monitorización del proceso productivo y del OEE (Eficiencia General de los Equipos)
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.
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
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 poco, 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 del machine learning es capturar la mayor cantidad de datos posible, algo fundamental para poder tomar decisiones que mejoren el funcionamiento general de la compañía.
Mantenimiento predictivo
Con los algoritmos de Machine Learning es posible averiguar con antelación qué parte del equipamiento tiene más probabilidades de sufrir errores o fallas. Además, también da pistas acerca de cuándo podrían tener lugar estos fallos para poder tomar medidas correctivas.
Por último, esta funcionalidad permite generar protocolos de uso y reparación para evitar que los activos de la empresa se detengan y la productividad decaiga. Todo esto a través de la experiencia “vivida” por la propia maquinaria.
Gestión de stock y de la demanda
Si se cuenta con el software necesario, es posible establecer una serie de filtros para que sea la propia maquinaria la que detecte en qué estado se encuentra el stock, tanto a nivel cualitativo como cuantitativo, por lo cual se puede contactar de forma automática con los proveedores y facilitar un flujo comunicativo constante siempre y cuando sea necesario.
Adaptando las máquinas a tus necesidades
En Indusoft Solutions somos especialistas en el desarrollo de proyectos de automatización y control industrial; desarrollamos software a medida que se adapta a las necesidades del cliente, ayudándolo a obtener todos los datos necesarios y a aprovechar todas las ventajas que el machine learning ofrece en la planta industrial.
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