Desde comienzos de esta década, la industria ha comenzado una carrera para aprovechar las nuevas tecnologías de la información para optimizar su funcionamiento. Esta digitalización aplicada a todos los ámbitos industriales fue bautizada en 2011 como Industria 4.0. Solo cuatro años más tarde, el 70% de las empresas estadounidenses estaban invirtiendo en soluciones de fabricación avanzadas para aprovechar sus posibilidades.
A pesar de que está evolución parece imparable, todavía queda mucho por hacer. Lo que ha quedado claro es que aquellas empresas que no se unan a esta revolución van a sufrir serios problemas para mantener su competitividad en el mercado actual.
Entre las soluciones relacionadas con la Industria 4.0 con más futuro se encuentra la combinación entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Para muchos, su impactó será comparable a la propia aparición de internet.
Estos conceptos están, aún, en evolución. No se trata, simplemente, de aumentar la automatización o de que las máquinas realicen el trabajo de los humanos. Tanto el Machine Learning como la IA aplicadas a la industria van bastante más allá.
¿Qué es el Machine Learning?
De manera resumida se puede definir el Machine Learning como un método de análisis de datos basado en la automatización de la construcción de modelos analíticos. Se trata de una disciplina enmarcada en el Inteligencia Artificial que pretende que los sistemas aprendan partiendo de los datos suministrados, identifiquen patrones y tomen decisiones sin necesidad de una participación humana.
Para que su objetivo final se haga realidad, el Machine Learning depende de la calidad y cantidad de la información suministrada. Son estos los que harán que el sistema vaya “aprendiendo” y tome decisiones cada vez más acertadas y precisas.
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¿Qué es el Big Data?
Ya hemos comentado que los datos, la información, son la base que necesita el Machine Learning para poder alcanzar su máximo potencial. En la actualidad, el volumen de esos datos es de tal magnitud que es necesario contar con herramientas de análisis que puedan separar los más útiles en cada contexto.
Ese caudal imparable de información se le ha dado el nombre de Big Data, hoy en día un activo crucial para cualquier organización, empresarial o no. En el caso de la industria, los datos y su posterior análisis son fundamentales para desarrollar y poner en el mercado cualquier producto.
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.
Planificar la producción de tu empresa
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 va a tener 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.
Predecir tu productividad
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.
Por otra parte, la información obtenida por el sistema en tiempo real le va a permitir recomendar cambios en los precios. Para ello, tendrá en cuenta los costes de producción, la demanda y otros conceptos para sugerir un precio de venta que mantenga los márgenes de beneficio que se esperan.
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
Si la personalización en la producción es un proceso imparable en la actualidad, la automatización lleva ya muchos años recorriendo ese camino. El Machine Learning es solo un paso más en esa tendencia, pero un paso que puede revolucionar la industria.
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 relativamente poco tiempo, 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 es capturar la mayor cantidad de datos posible, algo fundamental para poder tomar decisiones que mejoren el funcionamiento general de la compañía.
Todos esos datos son los que sirven como base para el Machine Learning, esto es, para que las máquinas aprendan a reconocer los que ocurre y den respuestas en tiempo real ante cualquier escenario.
En la práctica, algunas de las implicaciones serían que esas máquinas tengan a su disposición la información que necesitan para, por ejemplo, redistribuir la fabricación y evitar periodos de paralización de la producción. Igualmente, los datos provenientes de los almacenes van a servir para efectuar pedidos en caso de que haga falta material para poder cubrir la demanda.
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¿Cuál será el impacto del Machine Learning en la industria 4.0?
Las estimaciones de los expertos afirman que el Machine Learning será imprescindible para que las empresas puedan competir en el mercado actual. Entre otras razones, apuntan a la rapidez y eficiencia que este sistema aporta a la toma de decisiones.
Como se ha señalado, 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.
Ejemplos del impacto del Machine Learning en la Industria 4.0
- Optimización de la capacidad de producción
- Control y monitorización del proceso productivo y del OEE (Eficiencia General de los Equipos).
- Optimización de consumos y de recursos
- Mejora de la calidad, tanto del producto como del servicio al cliente
- Optimización de la cadena de aprovisionamiento, del inventario y de la fijación de precios
- El mantenimiento, tanto preventivo como predictivo, sale fortalecido.
- La información aumenta su calidad en todos los ámbitos.
Ejemplos de Machine Learning aplicados a diferentes sectores
Aunque buena parte de las posibilidades del Machine Learning aún están por explotar, en la actualidad podemos encontrar ejemplos de empresas que están utilizando esta tecnología para mejorar sus prestaciones.
En el sector de la televisión, el mejor exponente del uso de este sistema es Netflix. Cada recomendación o sugerencia que presenta a sus subscriptores tiene su origen en un algoritmo de aprendizaje automático.
La ventas online también ofrecen un ejemplo de uso exitoso de esta herramienta. Así, Amazon lo ha utilizado para mejorar el envió en el mismo día.
El Machine Learning presenta también importantes beneficios para la industria turística. Una herramienta denominada Revenue Management es la responsable de fijar el precio de las habitaciones de los hoteles teniendo en cuenta la información sobre el histórico de ventas.
Las empresas financieras, entre ellas los bancos, están usando el aprendizaje automático de las máquinas para lograr dos objetivos principales: tratar de prevenir el fraude y descubrir las mejores oportunidades de inversión, tanto para la empresa como para los clientes.
Por último, uno de los sectores en los que el Machine Learning está teniendo un mayor crecimiento es en el da la atención a la salud. Aunque muchos dispositivos están en prueba, ya existen sensores fijados en prendas que monitorizan la salud del paciente en tiempo real. Igualmente, esta tecnología promete ayudar a los médicos a prever algunos riesgos a medio plazo para la salud.
