Ejemplos de Machine Learning en Smart Factories

Ejemplos Machine Learning

Desde el mantenimiento predictivo hasta la optimización de la cadena de suministro. En este artículo exploraremos ejemplos de cómo la tecnología de machine learning está siendo implementada con éxito en entornos de planta y producción, brindando eficiencia y ventajas competitivas.

Explora ejemplos reales de cómo el Machine Learning transforma las Smart Factories.

La integración del Machine Learning o, lo que es lo mismo, el aprendizaje automático, en las denominadas Smart Factories o Fábricas Inteligentes es uno de los elementos más importantes en esta nueva revolución industrial denominada Industria 4.0. La gran mayoría de los usos de machine learning en la industria tienen que ver con elementos como la optimización de la producción, de tal forma que, gracias al empleo de algoritmos de aprendizaje automático, se pueden analizar datos en tiempo real con el objetivo de ajustar la velocidad de producción, gestionar los inventarios o evitar pérdidas en la industria.

Asimismo, las fábricas inteligentes utilizan el machine learning como elemento para ejecutar el mantenimiento predictivo. La manera en la que funciona se basa en la instalación de sensores en las máquinas de una fábrica y que se encargan de recopilar datos sobre el funcionamiento de estas. De esta manera, pueden identificarse patrones anómalos que permitan programar una intervención de mantenimiento antes de que la máquina falle, lo que reduce el tiempo de inactividad no planificado y los costes.

Automatización

El uso del machine learning se asocia habitualmente a la implementación de procesos de automatización en las smart factories. Gracias a ello, son las propias máquinas las que pueden adaptarse de forma automática y sin necesidad de que intervenga ningún humano a los picos de demanda que puedan producirse. Por supuesto, el machine learning también juega un papel fundamental en la optimización y eficiencia en la cadena de suministro ya que, con su uso, las fábricas inteligentes pueden analizar datos históricos de la cadena de suministro, así como datos en tiempo real, para predecir la demanda de materias primas y componentes.

Entre otras tecnologías, la plataforma Smart Factory by aggity emplea machine learning para mejorar la innovación en la fabricación, gestionar y realizar un mantenimiento predictivo de todo su equipamiento. Veamos a continuación ejemplos de machine learning que ya se están ejecutado en empresas industriales.

Siemens

Siemens está empleando el machine learning para ejecutar una transformación digital en la fabricación total. Ese cambio ha implicado a procesos que van desde el diseño de productos hasta la gestión de la cadena de suministro. Con ello, el gigante alemán ha conseguido una serie de mejoras significativas en la eficiencia y la calidad de sus productos.

General Electric (GE)

La multinacional norteamericana ha adoptado el machine learning en su división de fabricación para realizar un mantenimiento predictivo en tiempo real de sus máquinas y equipos. Con ello ha conseguido reducir de forma significativa los costes de mantenimiento y ha evitado que se produzcan tiempos de inactividad no planificados.

Bosch

Un ejemplo claro de lo que proporciona el análisis de datos en la industria manufacturera lo encontramos en la firma germana Bosch que utiliza el machine learning y los datos que le proporciona para mejorar la calidad y la eficiencia de los procesos de fabricación. Con ello ha conseguido no sólo ahorrar costes, sino también mejorar la producción de forma notable.

Whirlpool

Otro ejemplo claro de mantenimiento predictivo es el del fabricante de electrodomésticos Whirlpool que utiliza el machine learning en sus líneas de producción para predecir y prevenir defectos en los productos. Esto ha mejorado la calidad y reducido los costes de garantía.

Valeo

Otro de los ejemplos de machine learning lo encontramos en esta empresa de componentes automotrices que en este caso lo emplea para la inspección de calidad de sus productos. Con ello, la compañía ha conseguido tener mayor precisión en la detección de defectos.

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