Las aplicaciones del machine learning en la industria 4.0

Los algoritmos de machine learning, también llamado aprendizaje automático, de las máquinas han creado una nueva forma de gestionar los datos y controlar los procesos en el sector industrial. Esta solución, fundamental en la industria 4.0, lleva las tecnologías de la información a otro nivel en este ámbito, ya que permite aprovechar los datos para que las mismas máquinas participen en la toma de decisiones relacionadas con los procesos de producción.

Aunque este concepto suena muy vanguardista, lo cierto es que hace ya tiempo que está instaurado. De hecho, no es el futuro del sector, sino su presente. Lo que propone el machine learning es llevar la empresa a un nivel mucho más avanzado de digitalización. En este sentido, aprovecha las funcionalidades de otras tecnologías de recolección y gestión de datos, como son los dispositivos y sensores IIoT y el cloud computing, entre otras doctrinas relacionadas con el tratamiento de la información.

A grandes rasgos, ¿qué es el machine learning o aprendizaje automático? Básicamente, se trata de la explotación y el desarrollo de software adaptable a nuevos contextos y tipos de datos. Su objetivo es que la máquina, de la mano del programario adecuado, consiga realizar los cálculos necesarios para detectar patrones y ajustar sus acciones en aras de un funcionamiento óptimo.

Difícilmente podemos entender esta tecnología sin la integración de sensores IIoT. Estos dispositivos son los responsables de que las máquinas obtengan toda la información posible para poder tratarla y aprender de ella. Son parte de los elementos encargados de dotar de inteligencia al sistema de la planta, convirtiéndola así en una smart factory.

 

Usos del machine learning en la industria

 Los algoritmos de machine learning presentan un amplio número de aplicaciones, ya que cualquier activo que cuente con una conexión a Internet, un sistema automatizado o explote los beneficios de los sensores, entre otras cosas, puede ayudar a la máquina a obtener la información que necesita para adaptarse a todo tipo de situaciones.

Algunas de las ramas del sector industrial que se benefician de esta tecnología son la minería, la química, la farmacéutica, la automovilística y la energética, entre otras. Todas pueden mejorar sus procesos, ya sean de extracción de materia prima o para la generación de bienes y servicios.

En este sentido, los siguientes son algunos de los beneficios que pueden tener en común todos estos sectores si explotan la tecnología machine learning. Sin embargo, hay que recordar que lo más importante de todo esto es cómo enfoca el equipo humano la programación de estas máquinas, ya que dependen de los profesionales para obtener esa capacidad de ser autónomas.

 

Mejora en los procesos automatizados

El aprovechamiento casi total de la información que se genera en la planta facilita a la maquinaria “entender” mejor qué procedimientos son los óptimos. Los procesos de análisis son prácticamente instantáneos, por lo que es posible acortar los tiempos necesarios a la hora de desempeñar labores repetitivas o mecánicas.

Esta tecnología es capaz de incluso proponer nuevas soluciones o procesos de automatización mejores si cuenta con el feedback adecuado. Además, los sistemas y procesos logísticos también pueden recibir una serie de mejoras para optimizar así la organización de los procesos productivos automatizados. De nuevo, todo depende del esfuerzo que se haya invertido previamente a la hora de programar la IA y el software de control y automatización en la planta.

 

Mantenimiento predictivo

Gracias a los algoritmos de machine learning es posible averiguar con antelación qué parte del equipamiento de la organización tiene más probabilidades de sufrir errores o fallar. Además, también da pistas acerca de cuándo podrían tener lugar estos fallos para poder tomar medidas correctivas cuanto antes en el caso de que lleguen a suceder.

Por último, esta funcionalidad permite generar protocolos de uso y reparación para evitar que los activos de la empresa se detengan y la productividad decaiga. Todo esto a través de la experiencia “vivida” por la propia maquinaria.

 

Seguridad

La aplicación de las herramientas de machine learning requiere que la compañía esté totalmente zambullida en una transformación digital completa. A pesar de la infinidad de ventajas que esto conlleva, hace que la empresa dependa de Internet y de las redes de comunicación.

Por eso es tan importante garantizar la ciberseguridad industrial. En la misma línea del mantenimiento preventivo, los algoritmos de machine learning se encargan de analizar malware o intentos malintencionados de acceso al sistema, entre otras muchas cosas, para detectar y prevenir intrusiones y ciberataques. La clave está en la capacidad que obtienen las propias máquinas para analizar los datos y así hallar comportamientos poco habituales en los mismos, protocolos de conexión poco comunes, actividad de tráfico de red sospechosa, etc.

En este punto también se incluye la reducción de riesgos por parte del trabajador, ya que el machine learning puede basarse en su propia experiencia para constatar qué situaciones son peligrosas para el ser humano con el fin de proponer medidas de seguridad adaptadas a cada caso con el objetivo de garantizar la integridad de los empleados.

 

Gestión de stock y de la demanda

Si se cuenta con el software necesario, es posible establecer una serie de filtros para que sea la propia maquinaria la que detecte en qué estado se encuentra el stock, tanto a nivel cualitativo como cuantitativo, para contactar de forma automática con los proveedores y facilitar un flujo comunicativo constante siempre y cuando sea necesario.

Las máquinas aprenden a través de los datos obtenidos, relacionados con el uso y la frecuencia de obtención de nuevas materias primas, por ejemplo, aunque las aplicaciones en este sentido son tan amplias como el equipo que haya detrás de su programación decida.

 

Experiencia del trabajador

Una de las aplicaciones más originales y avanzadas de los algoritmos de machine learning se obtiene sensorizando equipamientos wearables. Cualquier dispositivo que el profesional pueda llevar, ya sea su smartphone, un smartwatch e incluso sus propias vestimentas con sensores integrados, puede servir para monitorizar la experiencia que el especialista está teniendo en la planta.

De este modo, los sensores recogen la información y el software de machine learning se encarga de analizar la localización, el comportamiento y el tiempo que invierte cada persona en cada lugar para sugerir mejores prácticas e incluso nuevos protocolos de seguridad. Cabe destacar que esto es especialmente útil en aquellos sectores en los que exista un riesgo añadido en las tareas cotidianas.

 

Adaptando las máquinas a tus necesidades

En MEINSA estamos especializados en automatización y control industrial, y conocemos ampliamente todo lo que tiene que ver con big data y la explotación de la información. Por eso mismo, te podemos ayudar a aprovechar todas las ventajas que el machine learning ofrece en la planta industrial.

¿Estás preparado para hacer que las máquinas aprendan por su cuenta? Si es así, no te lo pienses más y ponte en contacto con nosotros para que podamos empezar a asesorarte.

Tags:

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *