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La adopción de Machine Learning, IoT, e Inteligencia Artificial - Mantenimiento y Colaboración

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Parte 3

En esta tercera y última parte de la serie de artículos dedicados a la mejora del ERP y la adopción de tecnologías de transformación digital hablaremos de la forma en que la inteligencia artificial y machine learning se vuelven tecnologías clave para el mantenimiento productivo de los procesos en la planta.

 

Como empresario es fundamental que consideres la adopción de la nueva generación de Cloud ERP.

Contar con suficiente potencia y flexibilidad en la gestión y control de los procesos en el piso de la planta representa una importante ventaja cuando se habla de competitividad en el mercado.

 

Mejor predicción de demanda y colaboración

Tomar mejor ventaja de los datos incrementa la precisión en la previsión de la demanda. Por ende permite una mejor colaboración con clientes y proveedores con base en el conocimiento que proviene de modelos predictivos basados en procesos de machine learning.

Al colaborar con un sistema de conocimiento y auto aprendizaje, Cloud ERP puede mejorar enormemente las tasas de latencia de información, lo cual conduce a una mayor precisión de pronóstico en los procesos de producción.

Los datos aportados por las áreas de ventas y marketing incrementan aún más la precisión de los pronósticos.

 

Mantenimiento predictivo

La inteligencia artificial y machine learning permiten reducir significativamente las averías en la maquinaria especializada y equipos clave en las líneas de producción. Esto se logra mediante el análisis continuo de los datos a nivel de la máquina; de esta forma es mucho más sencillo determinar cuándo se debe someter a mantenimiento.

Estas tecnologías hacen posible capturar un flujo constante de datos de la salud de cada equipo utilizando sensores equipados con una dirección IP.

Cloud ERP puede entonces capturar los datos a nivel de cada equipo y utilizar tecnologías de machine learning para encontrar patrones en su rendimiento durante la producción; de esta forma aprovecha todo el conjunto de datos para el mejoramiento continuo de los procesos y procedimientos en la planta de producción.

Esto es especialmente importante en las industrias de procesos donde las averías de la maquinaria pudieran llevar a sufrir pérdidas importantes.

La industria automotriz actualmente utiliza modelos de machine learning que comprenden más de 1,000 variables relacionadas con la entrada y salida de materiales, y productos terminados. Cualquier falla en los procesos, incluso aquellas generadas por cambios climáticos deben ser consideradas.

 

El Autoaprendizaje

La implementación de algoritmos de auto aprendizaje que utilizan reportes de incidentes de producción para predecir problemas en piso de la planta ocurre dentro en la plataforma Cloud ERP.

Los manufactureros de la industria automotriz están usando actualmente modelos productivos y de autoaprendizaje para aprovechar informes de incidentes pasados.

Los sistemas ERP heredados no permiten automatizar estas tareas, por lo que se han convertido en los desaceleradores de la producción.

Uno de los objetivos de la transformación digital es la integración total de estas tecnologías y procesos con el ERP, de tal forma que IoT, inteligencia artificial y machine learning representen ventajas visibles tanto en los procesos del back office como en piso de la planta.

Estas tecnologías junto con Cloud ERP, deberán estar encaminadas a dar soporte al cumplimiento de regulaciones y el mejoramiento de las cadenas de producción y suministro.

Llegó la hora de la verdad, los sistemas heredados se vuelven obsoletos ante la necesidad de integrar el ERP con sistemas inteligentes. El futuro de las manufactureras eficientes es Cloud ERP.

Fuentes: capgemini.com, qad.com