Seis aplicaciones del Aprendizaje Automático en la Industria 4.0.

Aprendizaje Automático en la Industria 4.0

El termino Industria 4.0, o cuarta revolución industrial, hace referencia a la introducción de las tecnologías de la información en las fabricas. Siendo este el termino que se suele emplear para hacer referencia a la transformación digital dentro de la industria. Es un termino amplio que hace referencia a la utilización de sistemas ciberfísicos, Internet de las cosas (IoT), computación en la nube y el aprendizaje automático. En esta entrada se van a presentar algunos casos de uso del aprendizaje automático en la Industria 4.0.

Industria 4.0

La introducción de la Industria 4.0 da lugar a lo que se llama “Fabrica Inteligente”. En estas se utilizan sistemas ciberfísicos para la monitorización de los procesos. Gracias al IoT los diferentes sistemas se pueden comunicar entre sí, permitiendo la cooperación con otros sistemas y operarios humanos en tiempo real. La computación en la nube permite almacenar los datos registrados por los sistemas ciberfísicos de forma centralizado. Finalmente, el aprendizaje automático en la Industria 4.0 permite extraen los patrones existentes en los datos. Convirtiéndose en uno de los principales catalizadores de la innovación en ciertos sectores industriales. Permitiendo a las factorías obtener múltiples ventajas como pueden ser:

  • Mejora de la calidad del producto
  • Mayor flexibilidad en el proceso productivo

A continuación, se muestran algunos de las principales aplicaciones del aprendizaje automático en la Industria 4.0.

1. Transformación del proceso de producción: “Smart Manufacturing”

Con la introducción de los métodos del aprendizaje automático en los procesos productivos se puede comprender y mejorar estos de una forma inteligente. Esto se consigue con la evaluación de los datos recopilados durante la producción. Mediante esta evaluación se obtienen nuevos procesos que se pueden adaptar los cambios de producción de forma continua. Así los diferentes procesos individuales no solo se entinten mejor, sino que se pueden optimizar. La implementación automática y en tiempo real de estas optimizaciones es lo que se conoce como “Smart Manufacturing”.

2. Vehículos y máquinas autónomas

Los vehículos y máquinas autónomas son un ejemplo claro de las aplicaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En la industria su utilización permite reemplazar a los operarios en tareas monótonas o que conllevan un riesgo físico.

3. Control de calidad

Tradicionalmente, la calidad de los productos solamente se evaluaba al final del proceso de producción. La utilización de sensores junto al aprendizaje automático permite realizar una evaluación continua de la calidad en cada una de las fases de producción.

Control de calidad

4. Mantenimiento predictivo

La miniaturización y el abaratamiento de los sensores durante los últimos años ha permitido que estos proliferen para medir el estado de las maquinas. Permitiendo obtener información valiosa sobre el estado de cada una de ellas. Haciendo que la gestión de las maquinas sea cada vez más asequible. Así, mediante la introducción de centenas o miles de punto de medida en las maquinas, se puede obtener una visión en tiempo real del estado de salud del conjunto. Estos conjuntos de datos se pueden utilizar posteriormente para entrenar algoritmos de aprendizaje automático con los que se pueden predecir la aparición de un funcionamiento incorrecto o fallos en los diferentes componentes individuales. El objetivo de esto es poder predecir programar la reparación de las maquinas antes de que estas fallen de forma que el proceso productivo se vea afectado lo mínimo posible.

5. Predicción de la demanda

Uno de los problemas habituales en la industria es adaptar la producción a la demanda. Especialmente cuando la producción es perecedera y no puede almacenarse para un momento de mayor demanda. Un ejemplo de ello es la producción de electricidad, no es posible guardar los excedentes cuando las condiciones de producción son favorables. Además, la introducción de fuentes de energía renovables en la que la producción fluctúa hace que la gestión sea cada día más compleja. En este mercado, la introducción del aprendizaje automático permite satisfacer la demanda de energía de manera óptima. A partir de los patrones históricos de consumo de energía, se puede derivar la demanda esperada. Por otro lado, en base a datos meteorológicos se puede estimar la producción de energías renovables. Estas estimaciones se pueden combinar para optimizar la producción y ajustarla a la demanda en cada momento.

Predicción demanda

6. Chatbots

Los chatbots son sistemas informáticos con los que los usuarios pueden mantener conversaciones mediante texto o, incluso, voz. Se pueden utilizar para obtener información o realizar tareas, reduciendo las barreras para acceder a las soluciones tecnológicas. En la industria son especialmente para la atención al cliente, pudiéndose emplear como acompañamiento a los clientes durante el proceso de compra o como filtros para derivar las consultas a asesores humanos especializados. Permiten no solo reducir costes y un servicio 24/7, sino que pueden utilizarse para aprender de los problemas más habituales.

Conclusiones

La utilización de aprendizaje automático en la Industria 4.0 una tendencia que cambiará fundamentalmente la industria en los próximos años. No solo las grandes corporaciones se verán afectadas por la transformación, sino también las pequeñas y medianas empresas. El abaratamiento del hardware necesario para la recolección y procesado de datos hace que cada vez sea una tecnología más accesible. En esta entrada se han visto seis posibles aplicaciones, aunque solamente es un pequeño ejemplo de los cambios.

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