Deep Learning: Machine Learning en Industria 4.0

El machine learning es una de las soluciones que se presentaron hace ya unos a帽os en el IoT Solutions World Congress. El caso del deep learning, una variaci贸n del machine learning que aprende de manera autom谩tica y sin precisar supervisi贸n humana, es todav铆a m谩s ignoto para el enorme p煤blico.

驴Qu茅 es el Machine Learning?

De forma resumida se puede delimitar el machine learning como un procedimiento de an谩lisis de un conjunto de datos basado en la automatizaci贸n de la construcci贸n de modelos met贸dicos. Se trata de una disciplina enmarcada en el Inteligencia Artificial que pretende que los sistemas aprendan partiendo de los datos de entrada suministrados, identifiquen patrones y tomen resoluciones sin precisar una participaci贸n humana.

A fin de que su objetivo final se haga realidad, el machine learning depende de la calidad y cantidad de la informaci贸n suministrada. Son estos los que van a hacer que el sistema vaya 鈥渁prendiendo鈥 y tome resoluciones poco a poco m谩s atinadas y precisas.

驴Y qu茅 es el Deep Learning?

El deep learning es una tecnolog铆a que es parte del machine learning, asimismo popularmente conocido como 芦aprendizaje profundo autom谩tico禄. La una gran diferencia que marca el deep learning es que es capaz de crear redes neuronales, algoritmos con m茅todos de aprendizaje autom谩tico sin la necesidad de que haya ning煤n obrero que deba intervenir para contrastar los patrones de acci贸n鈥 es decir, aprendizaje no supervisado y que funciona de forma aut贸noma.

Ventajas del Deep Learning en la Industria

Los beneficios que el machine learning puede aportar a la industria engloban a todo el proceso de producci贸n. De esa forma, su implementaci贸n va a ayudar a acrecentar la productividad, reducir los costos y acrecentar la eficacia. Para lograrlo es esencial contar con herramientas que atrapen la informaci贸n generada en la planta, los examinen y desarrollen estrategias de mejora desde los resultados.

Planificaci贸n de la producci贸n

La implementaci贸n del machine learning en los procesos de producci贸n aportar谩 a la compa帽铆a una visi贸n m谩s profunda sobre su funcionamiento y va a facilitar hallar estrategias para su mejora. El procedimiento para conseguir estos resultados es analizar todos y cada uno de los datos generados por la planta de producci贸n, examinarlos y sacar las conclusiones pertinentes para efectuar los cambios precisos.

Merced a esa base de datos, el sistema tendr谩 la capacidad de adelantarse y planear con tiempo la producci贸n. Del an谩lisis de esa informaci贸n, la compa帽铆a debe conseguir ciertas previsiones sobre los nuevos pedidos que sus clientes del servicio van a pedir, conseguir identificar los patrones de consumo que van a aparecer en un corto plazo y amoldar la carga de trabajo a fin de que se ajuste al volumen de los pedidos.

Pronosticar 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 forma virtual. La primordial ventaja es que la compa帽铆a va a saber anticipadamente si la maquinaria va a poder aceptar la carga de trabajo prevista para un periodo determinado y los posibles retrasos que puedan generarse. Con esta informaci贸n, el propio sistema producir谩 recomendaciones a fin de que la producci贸n no se vea afectado.

Personalizaci贸n

Uno de los conceptos ligados a la nueva revoluci贸n industrial es la personalizaci贸n de los productos. La vieja fabricaci贸n en masa evoluciona para convertirse en un sistema, pr谩cticamente, de producci贸n a la carta.

deep learning en industria

Con el machine learning, la intervenci贸n del ser humano en esta nueva forma de generar va a dejar de ser indispensable. Van a ser las propias m谩quinas las que van a aprender para fabricar al gusto de cada cliente del servicio con la m谩xima precisi贸n y sin p茅rdidas de tiempo.

Automatizaci贸n

El aprendizaje autom谩tico est谩 basado en la informaci贸n recogida del planeta real. Las m谩quinas tienen presente desde las paradas imprevisibles que se generan hasta los pedidos urgentes, pasando por la carencia de personal o bien por la minoraci贸n de la demanda de alg煤n producto.

Control de calidad

La calidad de los productos ha sido de forma tradicional testeada cuando se completaba el proceso de producci贸n. Las nuevas tecnolog铆as suponen una transformaci贸n en este aspecto.

Ahora, la combinaci贸n entre los sensores que atrapan informaci贸n en tiempo real y este tipo de aprendizaje autom谩tico ofrece la opci贸n de que la evaluaci贸n de la calidad se genere a lo largo de cada una de las fases de la producci贸n.

An谩lisis de los datos

El objetivo primordial es almacenar la mayor cantidad de datos posible, algo esencial para poder tomar resoluciones que mejoren el funcionamiento general de la Industria. Gracias a tecnolog铆as como Internet of things IOT o Big Data conseguimos atrapar todos esos datos para que las m谩quinas aprendan sobre el comportamiento de esos datos gracias al Machine Learning.

驴Qu茅 aplicaciones industriales puede tener el Deep Learning?

Las aplicaciones reales del deep learning en el campo industrial son infinitas, puesto que la automatizaci贸n de los procesos industriales engloba un sinf铆n de posibilidades para la Industria 4.0.

machine learning

Uno de los ejemplos m谩s claros es el del 谩mbito del parque del autom贸vil. Ciertas utilidades que tiene el Deep Learning en la industria del veh铆culo son las siguientes:

  • Advierte la fatiga del conductor y lo informa para eludir accidentes, como posibles situaciones de riesgo en la carretera.
  • Identifica la voz del conductor o bien conductores, de tal forma que el veh铆culo puede percibir 贸rdenes sin precisar que el conductor deba separar la vista del frente.
  • Mejora la seguridad al volante con todos y cada uno de los datos vinculados a la conducci贸n que el sistema recaba y examina de forma instant谩nea.

Conforme especialistas en Deep Learning, en el campo automovil铆stico asimismo se pueden localizar aplicaciones a trav茅s de las que pronosticar fallos en las l铆neas de producci贸n aun con meses de antelaci贸n. Para esta clase de funcionalidades, la tasa de acierto ronda el noventa y uno por ciento en las predicciones que los algoritmos de aprendizaje del Deep Learning efect煤an.

Otros campos empresariales asimismo se han visto favorecidos por el apogeo de la tecnolog铆a deep learning, como por poner un ejemplo el campo financiero. Este, pese a ser m谩s reticente a las innovaciones tecnol贸gicas, asimismo ha ido introduciendo mejoras estrat茅gicas para contrarrestar el crecimiento de las nuevas financieras. Ciertas aplicaciones que los bancos han encontrado para el machine learning son la siguientes:

  • Autentificaci贸n segura en las Aplicaciones m贸viles, para securizar los datos de los clientes del servicio que entren a la cuenta personal de su banco por medio de dispositivos m贸viles
  • Sistemas de an谩lisis autom谩ticos para otorgar cr茅ditos: el proceso de estudio de aptitud de la concesi贸n de hipotecas se ha aligerado mucho merced a la aplicaci贸n del deep learning en el 谩mbito de las finanzas, puesto que siendo capaz de examinar millones de datos no estructurados al momento, puede aclarar la concesi贸n de un cr茅dito de peligro al instante.

El campo agr铆cola asimismo ha experimentado una revoluci贸n merced a la aplicaci贸n de t茅cnicas Big Data y machine learning en la agricultura. Ciertas ventajas de estas implementaciones son:

  • Examinar y controlar los datos de todas y cada una de las plantaciones y cultivos de la planta, como de su desarrollo
  • Con los datos recogidos, puede examinar el estado de salud en el que se hallan las plantaciones y prevenir plagas end茅micas que puedan terminar con la cosecha.
  • Controla la cantidad de agua o bien de fertilizante que la tierra precisa para asegurar que las plantaciones medren a un ritmo conveniente.

Inycom con el Deep Learning

En Inycom llevamos a帽os apostando por el Deep Learning, como ya hicimos en el #BeDigital en 2019 donde fue todo un 茅xito.

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