//Cómo una experiencia en casa me ayudó a comprender mejor los conceptos y beneficios de Machine Learning

Cómo una experiencia en casa me ayudó a comprender mejor los conceptos y beneficios de Machine Learning

No fue si no hasta el año pasado que tuve un acercamiento con el concepto de Machine Learning. Al igual que me ha sucedido con la mayoría de las tecnologías avanzadas este acercamiento basto una experiencia en casa para ayudarme a comprender mejor los conceptos y los beneficios de Machine Learning. Tuvieron que pasar un par de meses antes de conectar por completo mi nuevo termostato al Wi-Fi. Prácticamente el nuevo termostato funcionaba igual que el anterior pero había una gran diferencia. El nuevo termostato comprendió nuestras preferencias y patrones para administrar la temperatura del hogar y así poder reducir los requisitos de energía. Al beneficiarse de nuevas capacidades, el termostato podría reducir automáticamente los tonos en función de la luz solar directa o atenuar las bombillas inteligentes para aprovechar la luz natural.

¿Qué es Machine Learning?

Se define como la vanguardia de la inteligencia artificial (AI). Es un subconjunto de AI donde las máquinas pueden aprender usando algoritmos para interpretar datos del mundo para predecir resultados y aprender de los éxitos y fracasos. Para los fabricantes, el poder del aprendizaje automático es emocionante, con la comprensión de que cualquier proceso de negocio, operación de producción y decisión estratégica puede mejorar y ser más preciso. Estas decisiones pueden incluir predicciones sobre lo que un cliente probablemente comprará, una mejor respuesta a una interrupción inesperada en la cadena de suministro o cuando es probable que se rompa un activo de alto costo 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, 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 revisión (MRO) con una mayor precisión predictiva para el componente y el nivel de pieza.
  • Machine Learning está detectando la calidad del producto y del servicio al determinar qué procesos internos, flujos de trabajo y factores contribuyen más y menos 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 mejorar el rendimiento de entregas a tiempo.
  • 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 en dónde es mejor asignar recursos para reducir los cuellos de botella y mejorar el tiempo del ciclo.

¿Es ahora el momento de Machine Learning?

Si bien el aprendizaje automático ya está jugando un papel en nuestra vida cotidiana con tecnología como el 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 convertirte en una Empresa Efectiva.

Por | 2018-08-20T12:25:30+00:00 agosto 16, 2018|Inteligencia Artificial|0 Comentarios

Acerca del autor:

Brent Dawkins
Brent is QAD’s Director of Product Marketing with over 20 years of manufacturing and supply chain experience. In his spare time, you can find him hiking the Rocky Mountains of Colorado, coaching youth hockey or enjoying time with family.