Cap indústria pot permetre's, a hores d'ara, donar l'esquena als avantatges que la Intel·ligència Artificial (IA) i el machine learning (ML) ofereixen en quant a la millora dels processos, el benestar laboral, l'augment de la productivitat i l'increment de la competitivitat. En 2019, la inversió de les empreses en programari d'aprenentatge automàtic va ascendir a 37 500 milions de dòlars a nivell mundial. Per a 2023 aquesta xifra es multiplicarà per 2,5, fins a arribar als 97 900 milions de dòlars, segons les previsions de la International Data Corporation (IDC).
La maduresa del machine learning marca les tendències en automatització industrial de 2020. I una de les àrees que més està revolucionant és la del control de qualitat. L'aprenentatge automàtic és ja un fidel company per als i les professionals de l'enginyeria que treballen en aquests departaments. Per això, a BETWEEN Technology volem descobrir-te les més encoratjadores aplicacions del machine learning en el control de qualitat dins del sector industrial. Que no se't passin!
Què és el machine learning y per a què serveix?
El machine learning o aprenentatge automàtic és una metodologia de processament de dades que permet que les màquines aprenguin, prenguin decisions intel·ligents en funció de l'anàlisi de l'històric acumulat i realitzin accions sense necessitat de la intervenció humana. Un algorisme basat en machine learning és capaç d'identificar patrons, utilitzar-los per a predir què succeirà en el futur i perfeccionar la seva taxa d'encert amb el pas del temps.
El machine learning presenta aplicacions en àmbits molt diversos com la sanitat, el màrqueting digital, la mobilitat, la ciberseguretat, les finances i, per descomptat, la indústria, on exerceix com un gran impulsor dels canvis promoguts per la Quarta Revolució Industrial.
Aplicacions del machine learning en la industria 4.0
Les aplicacions del machine learning en la indústria 4.0 han deixat de ser el privilegi d'unes poques companyies, amb mitjans suficients i talent per a aprofitar-los. Actualment, s'han generalitzat gràcies a la posada a la disposició dels programadors de biblioteques de codi obert com TensorFlow de Google. Així mateix, la sofisticació de les tecnologies d'anàlisis d'imatge i reconeixement d'objectes han simplificat la sensorización i la vigilància dels espais.
En concret, el machine learning ha introduït canvis en tasques centrals del sector industrial com:
- El manteniment de la maquinària. Amb el ML, les avaries es detecten a l'instant. És més: el sistema avisa amb antelació quan considera que es produirà un d'aquestes fallades, la qual cosa permet prendre mesures preventives abans que la màquina s'espatlli. L'avantatge? Adéu a les aturades en la producció i als sobrecostos que generen.
- La predicció de la demanda. Gràcies a l'anàlisi i a la detecció de patrons en l'històric del negoci, el machine learning identifica els senyals que precedeixen a una caiguda o un repunt en la demanda. D'aquesta forma, és possible modular els recursos amb anticipació per a avançar-se als esdeveniments.
- L'optimització de la cadena de producció. Quan sorgeixen problemes, els éssers humans triguem hores, minuts, dies a fer-nos conscients d'ells. Amb el machine learning la detecció és immediata, i la possibilitat de posar-los remei, pràcticament instantània. Això minimitza les interrupcions i palía els contratemps.
- L'atenció al client. La incorporació dels chatbots proveeix solucions cada vegada més ràpides i personalitzades davant incidències comunes.
- El control de qualitat. El machine learning posa el focus al moment en els desperfectes més nimis. Així, es corregiran en fases primerenques de la producció.
Com s'assegura la qualidtat d'un producte amb machine learning?
L'ús del machine learning en el control de qualitat en la indústria aconsegueix el seu màxim apogeu en sectors com l'alimentació, el desenvolupament de programari, l'embalatge o les manufactureres.
Machine learning en la indústria alimentària
El processament digital d'imatges és de gran ajuda en la vigilància de la qualitat alimentària. El machine learning dóna peu a la lectura automàtica de plaques Petri en laboratoris, així com a l'avaluació del bon estat de fruites, verdures, carns o peixos amb un elevadíssim percentatge de fiabilitat.
Control de qualitat del software
Revisar manualment línies i línies de codi és una tasca titànica que consumeix moltíssimes hores; per no parlar de la possibilitat de passar per alt qualsevol detall. En canvi, amb machine learning, aquest procés es pot completar en menys temps i amb menor risc que es colin imprecisions. Es garanteix, d'aquesta manera, un software més estable, a prova de fallides.
Machine learning en la indústria manufacturera
La indústria manufacturera, i especialment l'automoció, ha trobat un filó en la Intel·ligència Artificial i el machine learning. Per mitjà d'una profusa xarxa de sensors, és possible monitorar al mil·límetre tota la cadena d'assemblat de vehicles, la qual cosa evita la sortida al mercat d'unitats amb defectes de fàbrica.
Revisió d'envasos i embalatges
Tot i que les actuals aplicacions del machine learning en el control de qualitat en la indústria resultin espectaculars, aquesta tecnologia encara té molt de marge de desenvolupament. Els enginyers i enginyeres del futur tenen en ella a una gran aliada per a aconseguir els seus objectius. Treu-li partit al machine learning, i continua creixent en la teva professió amb BETWEEN!
