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La Temperatura continua aumentando para Machine Learning

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Hemos estado escuchando hablar cada vez más sobre el concepto de machine learning concepto que al igual que otras tecnologías más avanzadas lo entendí hasta que tuve una experiencia propia en casa la cual me ayudó a comprender y entender mejor el concepto y los beneficios de “Machine Learning”.

Pasaron un par de meses antes de que conectara completamente mi termostato Nest a mi red de Wi-Fi. Después de esto nos percatamos de que el termostato había manejado la temperatura de nuestra casa de manera muy similar a nuestro termostato anterior. ¿Qué sucedió? Una vez que conectamos el termostato a Wi-Fi; este identificó mejor nuestras preferencias y patrones de temperatura dentro de nuestra casa lo cual permitió reducir el consumo de energía además de beneficiarse de las capacidades del nuevo termostato. Con estas nuevas capacidades el termostato bajo automáticamente las cortinas de acuerdo a la luz solar directa y ajustó la luz de los focos inteligentes para aprovechar la luz natural.

Definición de Machine Learning:

Se define como la vanguardia de la inteligencia artificial (IA). Es un subconjunto de IA donde las máquinas pueden aprender usando algoritmos para interpretar datos del entorno, y así poder predecir resultados. Para los fabricantes, el poder del aprendizaje automático es emocionante, considerando que cualquier proceso de negocio, operación de producción y decisión estratégica siempre puede mejorar y ser más preciso. Estas decisiones pueden incluir desde  predicciones sobre lo que un cliente probablemente comprará; hasta la explicación a una interrupción inesperada dentro de la cadena de suministro, o incluso un aviso de un probable daño a un activo costoso en el taller.

Casos de uso de Machine Learning

Según varias fuentes, el aprendizaje automático está teniendo un gran impacto en la industria manufacturera. Algunos ejemplos de su uso incluyen:

  • Aumenta la capacidad de producción hasta en un 20%, mientras reduce el consumo de materiales en un 4%. Los sistemas de fabricación inteligentes diseñados para capitalizar el análisis predictivo de datos y el aprendizaje automático, tienen el potencial de mejorar las tasas de rendimiento a nivel de máquina, célula de producción y planta. Fuente: General Electric y citado en el Instituto Nacional de Estándares (NIST).
  • Brindar datos más relevantes para que los equipos de finanzas, operaciones y cadena de suministro puedan gestionar mejor las limitaciones de fábrica y de la demanda.
  • Mejora el mantenimiento preventivo y el rendimiento de mantenimiento, reparación y operación (MRO) con una mayor precisión predictiva para los componentes y las piezas.
  • Machine Learning está detectando la calidad del producto y del servicio al determinar qué procesos internos, flujos de trabajo y factores contribuyen en mayor y menor nivel a los requisitos de calidad.
  • Mediante Machine Learning, los compradores y proveedores pueden colaborar de manera más efectiva para reducir el desabastecimiento y mejorar la precisión del pronóstico para así mejorar el rendimiento de entregas a tiempo. Este tipo de procesos regularmente van acompañados por un ERP de manufactura.
  • Controla con precisión el rendimiento del proveedor y predice las posibles interrupciones de suministro para evitar la escasez de inventario.
  • Optimiza los procesos de fabricación complejos, determinando dónde es mejor asignar recursos para reducir los cuellos de botella y mejorar el tiempo del ciclo.

 

¿Es ahora el momento adecuando para recurrir a Machine Learning?

Si bien el aprendizaje automático ya está jugando un papel en nuestra vida cotidiana con tecnología como la del termostato Nest, también tiene el poder de ayudar a las fábricas a liberar un valor comercial significativo.

Machine Learning, junto con otras tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el Internet de las cosas (IoT), está alcanzando un punto de madurez que puede ofrecer nuevas innovaciones y resultados comerciales positivos.

Entonces, ¿en dónde se encuentra tu empresa al considerar nuevas tecnologías como el Machine Learning? Ahora es el momento de considerar nuevas ideas para gestionar la complejidad de la cadena de suministro global, mejorar la eficiencia de la producción, aumentar la utilización de los activos y convertirse en una Empresa Efectiva.

Por QAD | 12/oct/2018 | Machine Learning | 0 Comentarios