¿Cómo puede el Machine Learning transformar nuestro negocio?

¿Cómo puede el Machine Learning transformar nuestro negocio?

machine learning Es una técnica procedente de la Inteligencia Artificial que nos permite crear sistemas inteligentes a partir de datos para automatizar procesos y dispositivos.

Conceptos como el Machine Learning, el Deep Learning y la Inteligencia Artificial son cada día más familiares. Pero, ¿conocemos realmente cómo puede el machine learning transformar nuestro negocio?

Uno de los grandes objetivos de la Industria 4.0 es la automatización de procesos y dispositivos para lograr una industria cada vez más autónoma.

Por eso, cada día son más las empresas que apuesta por automatizar sus líneas de producción y de control de calidad. Pero también por sistemas de predicción y de análisis y detección de fallos de sus activos industriales más críticos.

Como puede el Machine Learning transformar nuestro negocio
¿Cómo puede el Machine Learning transformar nuestro negocio?

¿Por qué automatizar?

La automatización de los actuales procesos no debe ser nuestro objetivo, sino el medio para optimizar todos nuestros recursos. Con ella, conseguiremos una importante disminución de los tiempos de respuesta, las paradas no programadas y los errores derivados del error humano.

Además, podemos conseguir procesos más eficaces aplicando algoritmos de aprendizaje automático capaces de incorporar mejoras, predecir tendencias y adelantarnos a los acontecimientos de nuestra planta. En este artículo iremos desarrollando las diferentes fases de un proyecto de Machine Learning en un entorno de Industria 4.0.

La importancia de los datos

Cómo puede el Machine Learning transformar nuestro negocio
Este punto es muy importante para las siguientes etapas. Es fundamental seleccionar las fuentes de datos adecuadas para poder modelizar nuestro problema y construir algoritmos que lo resuelvan de manera autónoma.

Por suerte, la tecnología actual permite que una lente reconozca lo que tiene a su alrededor igual que lo haría un ojo humano. Del mismo modo, existen sensores y cámaras termográficos capaces de captar el calor o el frío tal y como lo hace nuestro tacto.

También podemos captar el sonido y las vibraciones que percibimos por nuestros oídos con sensores acústicos.

Incluso la tecnología va más allá de las capacidades del ser humano. Hoy en día podemos diferenciar materiales de manera precisa con cámaras en el infrarrojo lejano, multiespectrales o hiperespectrales.

Alcance potencial del proyecto

Cómo puede el Machine Learning transformar nuestro negocio
Antes de abordar un proyecto de Machine Learning debemos tener muy claro cuál es nuestro objetivo y qué problemas queremos abordar con él. Sin este punto de partida, nuestro proyecto no tendrá sentido.

Estas preguntas van a determinar las fuentes de datos a las que acudir para obtener el mayor número de información.

Una vez elegidas las fuentes y extraídos todos los datos, debemos analizar su calidad y su volumetría para estimar la viabilidad del proyecto completo.

Con este análisis exploratorio también determinaremos los resultados potenciales que obtendríamos aplicando a estos datos los algoritmos de aprendizaje automático. Esto nos daría un primer esqueleto del proyecto, una primera idea general.


Cuando ya hemos determinado que el alcance del proyecto se ajusta a nuestros objetivos, el siguiente paso es la transformación de los datos. Para ello realizaremos cambios en el formato, en la cantidad de variables, cruzaremos datos provenientes de diferentes fuentes…

En ocasiones, se recurre a técnicas como el Feature Engineering, que consiste en la generación de nuevos datos a partir de los ya existentes. Otras veces, cuando la volumetría de los datos es muy grande, el Big Data nos ayuda a gestionar y comprender mejor estos datos.

En cualquier caso, con todas estas técnicas lo que conseguimos es facilitar a los algoritmos su proceso de aprendizaje.

Elección de algoritmos y desarrollo del modelo de aprendizaje automático

Decíamos al principio que debemos desarrollar una serie de algoritmos capaces de crear sistemas inteligentes que permitan la optimización y autonomía de los procesos.
Es en este punto, cuando ya tenemos toda la información, debemos elegir qué algoritmos se adecuan mejor a nuestro objetivo.
Si queremos generar predicciones basadas en aprendizaje supervisado podemos usar los algoritmos de regresión y clasificación.

Los algoritmos de regresión predicen valores numéricos, como por ejemplo el tiempo de vida útil de un componente analizando la onda de sus vibraciones.
Los algoritmos de clasificación categorizan todos esos valores de acuerdo con unos criterios definidos, por ejemplo, clasifica entre valor defectuoso o normal.
Otra opción es el aprendizaje no supervisado, en cambio, los algoritmos identifican patrones en los datos…

¿Quieres seguir leyendo?
Más info sobre la Elección o desarrollo de algoritmos, Validación de modelos, o el poder Deep Learning accediendo al artículo completo en formato pdf!
Completa el formulario y te lo enviaremos por email 🙂

* Campo requerido

Daniel Martinez
AUTOR:
Daniel Martínez
Lead Data Scientist en MonoM
Daniel es experto en Inteligencia Artificial. Tiene un máster en Big Data y otro en Deep Learning y durante varios años estuvo como profesor invitado en la Universidad de Valladolid y actualmente impartiendo una asignatura de máster en la Universidad de Alcalá.



AUTOR:
Natalia Mira
Ingeniera de aplicaciones en Álava Ingenieros
Natalia es una apasionada de las tecnologías de la imagen. Especializada en visión artificial por el máster de la URJC, actualmente desarrolla y coordina proyectos para la industria basados en soluciones de visión artificial en el Grupo Álava.