El uso de la tecnología en todas las industrias ha sido beneficioso para mejorar los procesos y la conveniencia, reduciendo los costos de operación y producción. La industria manufacturera no se ha quedado atrás en esto. Los jugadores siempre están buscando nuevas formas de optimizar y agilizar sus operaciones. Muchos recurren al aprendizaje automático (ML) para ayudar con esto y reducir los errores en los procesos e impulsar una mayor productividad en la fuerza laboral humana.
La implementación de procesos de aprendizaje automático puede ayudar a los fabricantes a facilitar el trabajo, predecir fallas en las máquinas, identificar brechas de producción y reducir el tiempo de inactividad. Si bien la tecnología puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada, los líderes empresariales pueden solicitar la ayuda de cualquier buena empresa de consultoría de aprendizaje automático para la educación y la lluvia de ideas.
Las empresas de consultoría pueden ayudarlos a identificar brechas en los sistemas existentes, oportunidades de mejora y desarrollar soluciones personalizadas para ellos, implementar y monitorear proyectos de ML. Este artículo explora las formas simples en que las empresas de fabricación pueden aprovechar el poder de ML.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una tecnología que utiliza datos alimentados a programas informáticos a través de inteligencia artificial para aprender y crear resultados basados en análisis de datos. Estos resultados son tan confiables como los conjuntos de datos que alimentan los algoritmos y pueden ayudar a las empresas de todas las industrias a tomar mejores decisiones sobre los problemas. Esto funciona para la industria manufacturera en muchas áreas.
Los sistemas ML ayudan a las organizaciones a aprovechar el poder de sus datos acumulados para optimizar procesos más eficientes que pueden conducir a costos operativos más bajos. Hay varias formas en que la industria manufacturera puede beneficiarse de ML. Aquí hay algunos usos de ML en los procesos de fabricación y cómo las empresas usan sus diversas aplicaciones.
Mantenimiento predictivo
Desafortunadamente, las máquinas y los dispositivos pueden fallar de manera impredecible. Pero si hay una manera de saber cuándo sucederá eso, los fabricantes no se preocuparían por las operaciones detenidas y las pérdidas por mantenimiento no planificado. Afortunadamente, uno de los principales beneficios del aprendizaje automático en la fabricación es la capacidad de predecir el futuro. Mediante el análisis de los datos históricos que se le suministran o la lectura de datos en tiempo real de los dispositivos, los algoritmos de aprendizaje automático entrenados pueden identificar patrones que pueden indicar una falla potencial.
Esto permite a las empresas programar las actividades de mantenimiento antes de que se produzca una avería, lo que reduce el tiempo de inactividad, prolonga la vida útil de la máquina y, en última instancia, reduce los costes de mantenimiento. De hecho, se ha informado que el mantenimiento predictivo es una tecnología que se arraiga rápidamente en el sector de la fabricación. En lugar de luchar con los gastos de mantenimiento no programado, puede hacer los ajustes correctos y oportunos antes de que sus operaciones se detengan por emergencias de mantenimiento.
Garantía y control de calidad
Los procesos de ML también pueden ayudar a mejorar la calidad del producto al identificar defectos durante el proceso de fabricación. Al analizar los datos recopilados de varios dispositivos conectados, los algoritmos de ML pueden identificar defectos que un ojo humano bien entrenado podría pasar por alto y tomar medidas correctivas. La detección temprana de defectos en el proceso reduce el desperdicio y mejora la calidad del producto.
La investigación ha demostrado que la calidad de un producto es un factor determinante de la satisfacción del cliente. Por lo tanto, hacer productos de calidad debe ser una prioridad. Los algoritmos de ML correctamente entrenados pueden ayudar a su empresa a lograrlo.
La gestión del inventario
Su algoritmo ML puede ayudarlo a identificar picos y picos en la demanda en su inventario o suministros. Con los datos correctos, pueden generar un resultado que puede ayudar a sus gerentes comerciales a tomar decisiones más proactivas en la gestión de inventario. Al analizar los datos históricos de ventas, los algoritmos pueden predecir patrones de demanda futuros.
Esto conduce a decisiones más informadas sobre cuándo un artículo en particular tiene una mayor demanda para evitar desabastecimientos o exceso de existencias cuando se predice que la demanda disminuirá. Aprender e identificar con precisión los patrones de demanda en la cadena de procesos hace posible que las empresas mantengan cantidades óptimas de pedidos de suministros. Esto reduce los costos de mantenimiento de inventario y asegura que los productos correctos estén disponibles en el momento correcto.
Desarrollo y optimización de productos
La industria manufacturera puede confiar en ML para mejorar los productos existentes y crear nuevas líneas. Estas dos áreas requieren una amplia investigación y análisis de datos. Con ML, el análisis de datos es una bendición. Además, los algoritmos pueden ayudar a agrupar datos de manera más efectiva para descubrir fallas en los sistemas que conducen a ineficiencias o falta de productividad.
Los algoritmos de ML son una buena manera de identificar brechas en los procesos e ineficiencias en la producción. Si los algoritmos tienen los datos correctos para guiarse, son capaces de tener problemas en producción. Esto puede ayudar a su empresa a encontrar formas de optimizar las áreas débiles, mejorando el rendimiento, reduciendo los costos y los errores en el proceso.
Ciberseguridad mejorada
Todas las soluciones de ML se basan en datos, tecnología y redes, ya sea en plataformas locales o en la nube, lo que hace que su seguridad sea esencial y crítica. Por lo tanto, los protocolos y regulaciones de acceso son muy apreciados y ML puede ayudar a regular y controlar el acceso a la información en varias plataformas.
Este es un asunto crítico en la industria manufacturera, ya que un pequeño truco en el proceso puede generar pérdidas masivas. Los fabricantes pueden usar ML para optimizar el acceso a datos, aplicaciones y sistemas para protegerlos de interferencias maliciosas a través de la detección temprana de anomalías, lo que lleva a los líderes empresariales a tomar medidas correctivas antes.
Pruebas no destructivas
Las pruebas no destructivas son una de las mejores formas para que los fabricantes detecten y eviten líneas de productos defectuosas. Este proceso permite a los fabricantes medir la calidad, el rendimiento y la estabilidad sin dañar los materiales que se están probando. Esto incluye tecnologías como el ultrasonido que se utilizan para detectar y encontrar grietas. Cuando la prueba se realiza de forma manual, todavía deja cierto margen de error o falta de detalles pequeños pero importantes.
Con la ayuda de los algoritmos de ML para la detección y la segmentación, es fácil automatizar el proceso y permitir que la máquina aprenda y analice datos en busca de patrones que el ojo humano no puede identificar.
uso de la robótica
Si bien la industria manufacturera aún depende en gran medida de los procesos humanos y la mano de obra, la automatización también está ocupando su lugar. Existe una creciente adopción del uso de máquinas y robots para realizar pruebas complejas que son demasiado repetitivas, requieren una alta concentración o requieren demasiado trabajo.
Cuando se usan con técnicas avanzadas de ML, los robots pueden proporcionar un valor aún mayor, al tiempo que reducen los costos de fabricación. Puede dejar los procesos de fabricación complejos y tediosos a los robots expertos, creando más flexibilidad para la fuerza laboral humana.
Identificar oportunidades para el aprendizaje automático
La industria manufacturera está orientada a procesos e implica la lectura de cantidades masivas de datos que cambian regularmente debido a las demandas, actualizaciones y regulaciones de la industria. Puede ser difícil para los líderes empresariales comprender la importancia y el uso del aprendizaje automático y las tecnologías asociadas en la fabricación si no pueden identificar oportunidades y beneficios. Sin embargo, los expertos en la materia sí. Pueden ayudarlo a identificar y comprender desafíos específicos y recomendar soluciones de aprendizaje automático que pueden ayudar a su empresa a ser más eficiente. Trabaje con un consultor de ML confiable y prepare su negocio para el futuro con informes y predicciones de análisis de datos reales.
