Machine Learning: el futuro de la producción industrial

Mayor competitividad, eficiencia en el uso de recursos y optimización de procesos es lo que el machine learning ha venido a propulsar.

La disponibilidad actual de sensores de bajo costo, la implementación de tecnologías como la nube y una mayor potencia de cómputo han reunido una multitud de dispositivos conectados que pueden monitorear, recopilar, intercambiar, analizar y entregar información sobre las operaciones de manufactura como nunca antes se había visto. Los primeros en adoptar estas tecnologías están invirtiendo en la “manufactura inteligente” y en herramientas de machine learning para impulsar mejoras significativas y, en última instancia, mantener la competitividad.

Para maximizar estas nuevas tecnologías, las tecnologías analíticas juegan un papel clave para lograr una comprensión más profunda que es necesaria para impulsar las decisiones de manufactura.

Recompensas:

  • Disminución de costos
  • Eficiencia en productividad
  • Aumento de los ingresos

Para ir más allá de la moda, los líderes deben comprender los desafíos que el machine learning puede ayudar a abordar y aprovechar las formas en que pueden implementar con éxito herramientas analíticas y sus datos para ofrecer un valor real. Mediante el machine learning , las empresas de manufactura podrán obtener una inteligencia de fabricación mucho mayor que puede contribuir al éxito continuo de su actual marco de mejora continua.

 

La clave para entregar valor está en el conocimiento escondido en sus datos, los cuales a menudo se encuentran en múltiples sistemas relacionales y no relacionales. Más de la mitad de las empresas califican el machine learning como uno de los principales desafíos que afectará a su negocio en los próximos 2 -3 años, y muchas no están seguras de por dónde empezar.

Implementaión del machine learning

El primer paso para aprender es entender. Aprovechar los beneficios del machine learning no tiene que comenzar con una inversión significativa en el piso de la planta.

Comprender los algoritmos, revisar los casos de uso aplicables que demuestren sus beneficios para abordar los desafíos y, finalmente, explorar su ajuste potencial en su actual proceso de mejora continua ayudará a impulsar las inversiones estratégicas en infraestructura, tecnologías emergentes y recursos especializados.

 

Machine Learning: el futuro de la producción industrial
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