Se lleva escuchando y leyendo un tiempo acerca del término
machine learning y sus posibles aplicaciones a la industria. De hecho, quienes han decidido explorar las bondades del mismo tratan de ver cómo puede su negocio beneficiarse de uno de los mayores avances tecnológicos que se han producido en los últimos años. Pero para ello,
es necesario hacerse acompañar de expertos en la materia, de entidades que cuenten con una experiencia previa en su estudio e implantación, dado que no se trata de un mecanismo de simple añadidura a los procesos de producción industrial.
El aprendizaje automático o machine learning no es un dispositivo que se pueda conectar a una línea de producción y hacer que ésta funcione mejor que antes de incorporarlo. Es más bien
un proceso que precisa de las entradas de muchos dispositivos para alimentar datos y poder recopilarlos, evaluarlos y utilizarlos para desarrollar el conocimiento sobre cómo una línea de producción fabrica las piezas o productos terminados sobre los que trabaja. El machine learning ayuda a determinar cómo una línea de producción es capaz de alcanzar un mayor rendimiento, trabajar a un menor coste y hacerlo de forma más fiable.
El machine learning permite transformar un proceso industrial en un sistema de sistemas capaz de poner a disposición del cliente los productos que necesita a un precio más reducido para que pueda seguir siendo competitiva en su mercado y mantener así a sus clientes satisfechos mediante las mejoras cuantitativas y cualitativas que se producen durante el proceso. Si va a poner una etiqueta a esa aplicación de aprendizaje automático, es un margen de beneficio más alto que creará productos más innovadores para que los clientes estén aún más felices.
El machine learning es un aprendizaje basado en procesos, lo cual permite identificar la tecnología industrial que ha de crearse o modificarse gracias al uso de algoritmos informáticos de aprendizaje automático, tan necesarios en los nuevos tiempos de la fabricación inteligente.
El aprendizaje automático
provee datos con los que enseñar al algoritmo informático qué debe esperar de las máquinas de producción que está monitorizando para obtener una información cuantitativa, basándose en el reconocimiento e inferencia de patrones para desarrollar la capacidad del algoritmo a la hora de tomar decisiones y predicciones, sin tener que escribir código de programación para realizar esa tarea.
Los datos de capacitación se recopilan, procesan y evalúan en una secuencia estructurada de pasos para preparar esos datos para su uso en el algoritmo de aprendizaje automático. Esa secuencia estructurada de pasos es un proceso, y la creación de ese proceso introduce nuevas tecnologías que incluyen dispositivos IoT para crear los datos, redes para el almacenamiento y proceso de datos, procesos informáticos para la limpieza de datos de gran precisión y relevancia y aplicaciones industriales y transformaciones atribuidas al aprendizaje automático.
Dado que son numerosas las nuevas tecnologías que se pueden atribuir al machine learning, a continuación veremos cuáles son las más sencillas de identificar.
Mantenimiento predictivo
La posibilidad de poder predecir interrupciones necesarias en la línea de producción antes de que esas interrupciones tengan lugar es realmente valioso para un fabricante industrial. Los tiempos de inactividad no programados afectan al beneficio y también puede resultar una incomodidad para los clientes, pudiendo llegar a perder algunos de ellos.
Asimismo interrumpen la cadena de suministro, provocando un indeseado exceso de existencias. Adoptar el machine learning en una industria permite un aumento del mantenimiento predictivo que elimine paradas de trabajo no programadas.
Convergencia de TI, OT y la seguridad de red
El desarrollo del aprendizaje automático también incide en muchas modificaciones del modelo de negocio en lo referente a los procedimientos operativos estándar del fabricante. Algo que implica cambios en la composición organizativa de la empresa.
La red informática se ubica junto con los sensores operativos en la maquinaria de producción para que los datos se recopilen y envíen al almacén de datos como datos de capacitación para fines de aprendizaje automático. Los operadores de planta y los técnicos tienen que colaborar más estrechamente para que no se vean afectados si la red se convierte temporalmente en no fiable o si en un momento dado se sufre un pirateo a través, por ejemplo, de un ataque de denegación de servicio; un hecho que conlleva a tener que detener la producción.
Ante un concepto más amplio en el ámbito del análisis de datos, los procesos de producción de capacitación laboral se vuelven cada vez más flexibles, transparentes e intuitivos. Tecnologías novedosas como el blockchain en la fabricación, el Internet industrial de las cosas y la industria de la robótica utilizan el machine learning para crecer en potencial y ofrecer lo mejor de sí mismas.
Fabricación inteligente, diseño e innovación digital
El objetivo final de la inteligencia artificial y el machine learning es permitir el desarrollo de un gemelo digital en la planta de producción. Un gemelo digital (digital twin, en inglés) es una réplica virtual de un objeto o sistema que simula el comportamiento de su homólogo real con el fin de monitorizarlo para analizar su comportamiento en determinadas situaciones y mejorar su eficacia.
La creación del gemelo digital se llevaría a cabo como un esfuerzo bajo un proceso de ingeniería de sistemas basado en modelos (MBSE) utilizando los algoritmos de aprendizaje automático y el conocimiento adquirido como base. El gemelo digital serviría como una plataforma para ejecutar escenarios hipotéticos para aprender lo que no se sabe aún hoy. El gemelo digital también puede servir como un modelo de extremo a extremo para ser utilizado en el diseño de piezas de mayor confiabilidad y el ajuste de las interacciones entre las máquinas de la línea de producción para mejorar el rendimiento. Las posibilidades son infinitas.
Impactos adicionales
El machine learning posibilita el surgimiento de otras ventajas avanzadas para la producción en la industria. Entre ellas están el control de calidad y métricas generales de efectividad del equipo midiendo la disponibilidad, el rendimiento y la calidad del equipo de ensamblaje utilizando las redes neuronales mejoradas que pueden aprender las debilidades de las máquinas y minimizar su efecto en la producción. También habilita la posibilidad de construir una cadena de suministro totalmente conectada, haciendo que la logística se vea beneficiada y que los procesos de gestión de inventario gocen de mejoras significativas mediante técnicas de aprendizaje automático.
El machine learning ya no es una rara avis en la industria sino que se está convirtiendo en una práctica estándar con el paso de los años. Es, sin duda, un recurso de inversión que permite a las empresas industriales adelantarse a su competencia, dejando atrás prácticas que ya se han convertido en obsoletas.
