El avance tecnológico ha ocasionado profundos y valiosos cambios en el proceso productivo industrial. Entre las tecnologías digitales más novedosas en la actualidad, destacamos el Machine Learning y su poderoso potencial de aprendizaje.

En efecto, esta tecnología ha generado una gran transformación en el modelo de operación de las fábricas comprobando, de esta manera, que la Inteligencia Artificial ha dejado de ser una exclusividad de las películas de ficción científicas para convertirse en una realidad en el escenario industrial.

Si quieres conocer cómo el ML contribuye al desarrollo de la industria, entonces, ¡continúa leyendo el artículo hasta el final! Acá encontrarás sus principales beneficios y entenderás cómo, al combinarlo con el Internet de las Cosas, puede aportar resultados mucho más atractivos y acordes con los objetivos del negocio, así como muchos otros puntos de interés.

6 beneficios del Machine Learning para las industrias

El Machine Learning consta de la capacidad de aprendizaje de las máquinas a punto de adquirir una característica humana, el razonamiento. De hecho, esta autonomía permite que los equipos efectúen predicciones teniendo como base una elevada cantidad de datos. 

En efecto, el Machine Learning es una área de la IA cuyo objetivo es promover el aprendizaje de un sistema partiendo de técnicas específicas. Y es que, el propósito de este aprendizaje es garantizar que el sistema cuente con conocimiento suficiente para automatizar la toma de decisión.

Para ello, el ML crea un conjunto de reglas y procedimientos que permite a los equipos decidir y actuar fundamentado en los datos. Asimismo, estos softwares son proyectados para evolucionar de acuerdo con el flujo de datos creando, de esta manera, un modelo de evolución constante.

En lo que se refiere al campo industrial, el Machine Learning se presenta como una tecnología capaz de optimizar los procesos, actividades y procedimientos, una vez que posibilita transferir conocimiento a las máquinas. Como resultado, posibilita que muchas decisiones y acciones sean tomadas por los propios equipos en tiempo real.

Dicho esto, es hora de entrar de lleno en los 8 principales beneficios del Machine Learning en el ámbito industrial:

1. Rápida toma de decisiones

Ganarle a la competencia suele ser un desafío que demanda, principalmente, tener los ojos atentos a las nuevas demandas y tendencias del mercado. Sin embargo, esta tarea se puede cumplir con una mayor probabilidad de éxito cuando se cuenta con el Machine Learning.

En efecto, esta tecnología permite conocer caminos más inteligentes estimulando, de este modo, la adopción rápida de medidas, ya sea para cambiar el rumbo de la producción, para mejorar algunos procesos o para reconfigurarlos.

2. Industria algorítmica

La nueva industria, conocida como 4.0, cuenta con numerosos algoritmos trabajando a su favor. En este sentido, la representación matemática ha cumplido un rol muy importante en términos de aprendizaje, dado que a medida que aprende, optimiza su decisión y su autonomía. 

En este sentido, cuanto mayor sea su nivel de autonomía, más elevado será el potencial de innovación de productos, de negocios y de servicios.

3. Adaptabilidad

En lo que concierne al Machine Learning, la adaptabilidad se refiere a la capacidad de mudar el curso de las decisiones del gestor en tiempo real, a medida que aparecen datos nuevos.

4. Eficiencia

Cuando el Machine Learning se incorpora teniendo en cuenta las mejores prácticas, es posible revolucionar los procesos industriales fomentando, de esta manera, un aumento considerable en su nivel de eficiencia.

En este sentido, basta con pensar que el MC permite que los algoritmos inteligentes realicen predicciones mucho más detalladas y automaticen determinadas tareas con el objetivo de reducir los costos y, por ende, mejorar los resultados. 

Es importante hacer hincapié que, el fomento de la eficiencia también se debe a la disminución de los errores humanos en los procesos, dado que ahora son llevados a cabo por máquinas.

5. Insights más profundos

Las máquinas pueden trabajar con un flujo de datos mucho más elevado que el considerado por el cerebro humano.

El resultado de esta gran capacidad de procesamiento es la oferta de impresiones mucho más profundas y fundamentadas en datos confiables, reales y actualizados.

6. Mejores resultados

A través del Machine Learning, es posible detectar oportunidades y optimizar los resultados de la industria.

Incluso, de acuerdo con una investigación realizada por Accenture, se estima que la Inteligencia Artificial será responsable por un aumento del 38 % en el lucro corporativo y generará más de U$S 14 trillones en lucros agregados hasta el año de 2035. 

Por lo tanto, las tecnologías derivadas de IA tienen un gran potencial de desarrollo en los próximos años. ¡Algo para tener en cuenta en el momento de invertir!

Machine Learning e Internet de las Cosas (IoT)

El aprendizaje de la máquina consiste en ingresarle un programa, teniendo en cuenta diferentes experiencias anteriores (inputs) al efectuar una determinada tarea y, a partir de los resultados alcanzados, fomentar que la máquina optimice su desempeño sin la necesidad de insertar nuevas instrucciones.

Bajo este contexto, las respuestas, comúnmente conocidas como outputs, se adaptan a medida que ocurren nuevas interacciones y se recolectan abundantes datos. ¡Es ahí que debemos hablar de la IoT y su integración!

La mayor parte de los dispositivos IoT genera un elevado flujo de datos, por lo que, el uso de recursos de Machine Learning es esencial para lograr su correcto análisis partiendo desde evaluaciones predictivas y de data mining hasta el reconocimiento de estándares.

En efecto, la información se analiza mediante el uso de una gran variedad de algoritmos clasificados de acuerdo con determinadas características como tipos de inputs, cantidad, tamaño y naturaleza de los datos procesados.

Como resultado del análisis de los numerosos datos originados en dispositivos IoT, se puede automatizar la generación de conocimiento mediante la detección de regularidades entre los datos culminando así, en tendencias y estándares. 

Para finalizar, fíjate en esta aplicación de IoT y Machine Learning en la industria automotriz:

• Un coche embarcado con tecnología de aprendizaje de máquina puede aprender con los estándares de comportamiento de cada conductor. Luego, el propio vehículo utiliza el conocimiento para generar experiencias únicas y personalizadas.

Como puedes ver, la aplicación de las dos tecnologías puede aportar más efectividad a los equipos y a los procesos.

En este sentido, la combinación de Machine Learning con sensores, sistemas operacionales y abundante información permite aportar inteligencia a los dispositivos convirtiéndolos así, en elementos únicos de acuerdo con cada situación.

Sin duda, junto a la manufactura aditiva, el IoT y otras prácticas de punto, el ML es el presente y futuro de la industria.

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