Cómo y dónde usar machine learning para la optimización de la producción
El Machine Learning es una tecnología verdaderamente revolucionaria que utiliza datos industriales para mejorar las prácticas empresariales y de producción y ayudar a las empresas a tomar mejores d...
I Machine learning: Transformando los datos en conocimiento
Las ineficiencias en los procesos deterioran la producción. Los datos industriales, una mentalidad analítica y de negocio, y la aplicación de herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) permiten comprender por qué se producen, cuándo sucederán y cómo evitarlas.
¿Pero, qué es Machine Learning?
El Machine Learning o aprendizaje automático es el tipo de inteligencia artificial que procesa enormes conjuntos de datos para detectar patrones y tendencias, y luego los usa para construir modelos que predicen lo que puede suceder en el futuro, volviéndose más inteligentes con el tiempo en un proceso continuo.
El Machine Learning no es un sistema que se pueda conectar a una línea de producción y hacer que la línea funcione mejor que antes. Es un proceso continuo que necesita entradas de datos de uno o varios dispositivos y que habilita a que los datos se puedan recopilar, preparar, entrenar, evaluar y mejorar para desarrollar conocimiento sobre cómo funciona la línea de producción.
Este conocimiento se puede utilizar para determinar cómo la línea de producción puede tener un mayor rendimiento, operar a un costo menor, funcionar de manera más confiable, etc.
De esta manera, el aprendizaje automático transforma una operación industrial permitiendo que las empresas logren:
- Encontrar nuevas eficiencias y reducir el desperdicio para ahorrar recursos.
- Comprender las tendencias y los cambios de su propio mercado.
- Cumplir con regulaciones y estándares de la industria, mejorar la seguridad y reducir su impacto ambiental.
- Incrementar la calidad de los productos.
- Encontrar y eliminar cuellos de botella en el proceso de producción.
- Mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y las redes de distribución.
- Detectar los primeros signos de fallas o anomalías o reducir el tiempo de inactividad y realizar reparaciones más rápidamente.
- Llevar a cabo un análisis de causa raíz para mejorar los procesos.
- Optimizar el ciclo de vida de los activos.
¿En qué áreas industriales se aplica el Machine Learning?
Algunas de las aplicaciones actuales y transformaciones atribuidas al Machine Learning que permiten predecir y mejorar ineficiencias en procesos de producción son:
1.- Mantenimiento predictivo
- Predecir interrupciones en una línea de producción por adelantado para programar el tiempo de inactividad en el momento más ventajoso y eliminar el tiempo de inactividad no programado.
- Identificar comportamientos anómalos comparando el funcionamiento actual con el comportamiento normal de la máquina para identificar y atajar situaciones de riesgo para la integridad de las máquinas.
- Anticipar Fallos de máquinas identificando los patrones de comportamiento complejos que indican los primeros signos de un problema, y los aprovecha para planificar mantenimientos y evitar paradas inesperadas.
- Estimar la vida útil restante de los componentes modelando los patrones de desgaste de los componentes.
2.- Control de Calidad
- Comprender la variabilidad identificando las entradas del proceso que más afectan a las métricas de calidad y las interacciones complejas entre éstas y la calidad de tu producto.
- Anticipar la calidad prediciendo de forma continua la calidad de los productos en base a la configuración del proceso y su comportamiento.
- Simular diferentes configuraciones modelando la calidad en base a las palancas de control y simulando los resultados de diferentes configuraciones para buscar la óptima en cada situación.
- Reducir el análisis de laboratorio Identificando los lotes con mayor riesgo de incumplimiento de calidad para centrar los ensayos en estos, reduciendo así costes y el lead time del producto.
3.- Optimización de recursos
- Aumentar la eficiencia energética del proceso detectando anomalías y optimizándolo desde un punto de vista de coste energético.
- Organizar de manera óptima las tareas de los empleados, de manera que estas se ajusten a su carga de trabajo, habilidades, experiencia, autorizaciones e, incluso, ubicación.
- Descubrir el comportamiento óptimo modelando el funcionamiento normal de un proceso para identificar comportamientos anómalos y descubrir rendimientos superiores.
4.- Logística
- Predicción de la demanda con la identificación de los factores más influyentes, así como los KPI’s más relevantes a monitorizar.
- Planificación de fabricaciones permitiendo la optimización de inventarios de materias primas y productos acabados.
I Conclusiones
El Machine Learning es una tecnología verdaderamente revolucionaria que utiliza datos industriales para mejorar las prácticas empresariales y de producción y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.
Conocer todos los cómo y los porqués antes de que ocurra algo nocivo puede ayudar a agilizar la producción, aumentar la calidad del producto y mejorar la satisfacción del cliente.
Lo importante es identificar los diferentes puntos dentro de fábrica donde el Machine Learning pueda aportar mayor valor. Aplicada de forma correcta y con sentido, puede traer grandes beneficios que se reflejan en la cuenta de resultados.
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