{"id":3961,"date":"2021-12-27T08:00:55","date_gmt":"2021-12-27T06:00:55","guid":{"rendered":"https:\/\/ignasisayol.com\/?p=3961"},"modified":"2021-12-27T13:57:04","modified_gmt":"2021-12-27T11:57:04","slug":"inteligencia-artificial-y-aprendizaje-automatico-en-la-manufactura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ignasisayol.com\/es\/inteligencia-artificial-y-aprendizaje-automatico-en-la-manufactura\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial y Aprendizaje Autom\u00e1tico en la Manufactura"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning, ML) son dos tecnolog\u00edas que est\u00e1n revolucionando el sector industrial. El \u00e1rea de manufactura no es una excepci\u00f3n. Desarrollar una F\u00e1brica Inteligente (Smart Factory) es una oportunidad para ser competitivo, para optimizar los tiempos y hacer m\u00e1s eficiente el dise\u00f1o y la producci\u00f3n de productos. La calidad, la seguridad de los trabajadores y la sostenibilidad son las piezas fundamentales donde esta tecnolog\u00eda puede participar en el redise\u00f1o hacia una fabricaci\u00f3n con alta productividad, mucho m\u00e1s segura y sostenible.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Las empresas de manufactura que apuesten por encontrar sus propias aplicaciones, comprendiendo las tendencias y los cambios del mercado, se mantendr\u00e1n competitivas. Buscando el liderazgo se facilitar\u00e1 el cumplimiento de las regulaciones y est\u00e1ndares de la industria, mejorando la seguridad y atendiendo a las preocupaciones del impacto ambiental.<\/p>\n

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en la Manufactura.<\/strong><\/p>\n

Resolver los problemas que ata\u00f1en al sector industrial desde hace d\u00e9cadas, es una de las tendencias presentes en toda la cadena de producci\u00f3n y suministro. La inteligencia derivada del an\u00e1lisis y seguimiento a tiempo real es determinante para generar soluciones rentables y sostenibles. Evitar los cuellos de botella dentro de las cadenas de producci\u00f3n no es una quimera, dado a que es posible visualizar los procesos en todo momento. Es posible despedirnos de las emergencias por fallas de \u00faltimo minuto y del coste de los tiempos de inactividad, pudiendo predecir y realizar las reparaciones r\u00e1pidamente con un mantenimiento preventivo eficaz. Estas son algunas de las ventajas que vienen ante una revoluci\u00f3n de los procesos impulsada por los datos.<\/p>\n

Vemos m\u00e1s de cerca algunas de sus aplicaciones:<\/p>\n

Mantenimiento Predictivo en procesos de producci\u00f3n<\/h2>\n

Como mencionaba, el aprendizaje autom\u00e1tico facilita el mantenimiento predictivo, anticip\u00e1ndose a las fallas de los equipos, programando el mantenimiento en el momento oportuno y reduciendo los tiempos de inactividad innecesarios. La realidad es que los fabricantes dedican demasiado tiempo a dar soluci\u00f3n a las aver\u00edas en lugar de asignar recursos para planificar el mantenimiento. Al implementar el aprendizaje autom\u00e1tico y el an\u00e1lisis predictivo, la eficiencia puede aumentar entre un 65% y 85% (Gartner).<\/p>\n

Existen varios modelos de aprendizaje autom\u00e1tico de fallas en equipos que depende del objetivo o enfoque de la predicci\u00f3n que se busca. Estos pueden ser:<\/p>\n

    \n
  1. Modelos RUL (Remaining Useful Life): Modelos de regresi\u00f3n para predecir la vida \u00fatil restante.\n