Las diversas capas de redes neuronales impulsan los algoritmos y mejoran procesos.
Este tipo de aprendizaje es un subcampo de la IA, sin embargo, no todas las tecnologías de la inteligencia artificial cuentan con este componente.
La forma en la que este subcampo impacta al sector industrial es mediante la utilización de los datos que hacen que un algoritmo lleve a un software a resolver un problema, y estos datos se obtienen a través de sensores IoT en tiempo real.
Así, una capa obtiene los datos, y los pasa procesados a otra capa neuronal para efectuar las mejores predicciones y otros resultados.
3 aplicaciones del Aprendizaje Automático Industrial
- Seguridad en la calidad
- Pruebas no destructivas
- Mantenimiento predictivo
Seguridad en la calidad
En el sector industrial la garantía de calidad es vital, y con el aprendizaje automático puedes estar seguro de eso. Esto se logra gracias al uso de cámaras de alta resolución óptica, redes neuronales y GPU potentes.
Así es como se combina el procesamiento de video en tiempo real con el aprendizaje automático y la visión por computador. Por lo que los productos tendrán un resultado de calidad y aquellos que no serán eliminados del sistema.
Con el empleo de diversos sensores IoT puedes probar los productos fabricados gracias a un algoritmo que busque y encuentre patrones en los datos y en tiempo real, haciendo comparaciones con versiones defectuosas para que puedas descartar los productos potencialmente indeseados.
Pruebas no destructivas
Esta aplicación se hace con el objetivo de encontrar defectos en los materiales, de esta forma, mides aspectos como la integridad y la estabilidad sin generar daños.
Un modo de aplicar el aprendizaje automático industrial es mediante una máquina de ultrasonido, así puedes hallar grietas u otras anomalías, obteniendo datos que puedes analizar.
Además, los algoritmos de detección de valores atípicos, los de detección de objetos y los algoritmos de segmentación pueden automatizar el proceso y analizar los datos también reduciendo las probabilidades de errores en el proceso.
Mantenimiento predictivo
En el sector industrial el concepto del mantenimiento predictivo es bien conocido, el aprendizaje automático lo lleva a otro nivel al brindarte mayor eficiencia.
De hecho, se espera para el 2025 un aumento de un 38 % del valor en el mercado de la tecnología del mantenimiento predictivo mediante el aprendizaje automático.
Esto se debe a que puedes hacer ajustes y correcciones más eficaces y a mejor tiempo, anteponiéndote a las fallas más costosas y las maquinarias cuentan con mayor tiempo de actividad y menor cantidad de retrasos.
El aprendizaje automático impulsa nuestros algoritmos para el pronóstico de la demanda, la clasificación de búsqueda de productos, las recomendaciones de productos y ofertas, las ubicaciones de comercialización, la detección de fraudes, las traducciones y mucho más. Gran parte del impacto del aprendizaje automático será así, mejorando silenciosa y significativamente las operaciones centrales de tu negocio.
Jeff Bezos
Con esta tecnología y con cualquier negocio en la industria puedes determinar cuántos productos debes producir, cuánto puedes ganar sin producir en exceso, cómo optimizar procesos y mucho más. Por lo que puede convenirte ponerla en marcha en tu entorno tecnológico desde ahora.
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