Ninguna industria puede permitirse, a estas alturas, dar la espalda a las ventajas que la Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning (ML) ofrecen en cuanto a la mejora de los procesos, el bienestar laboral, el aumento de la productividad y el incremento de la competitividad. En 2019, la inversión de las empresas en software de aprendizaje automático ascendió a 37 500 millones de dólares a nivel mundial. Para 2023 esta cifra se multiplicará por 2,5, hasta llegar a los 97 900 millones de dólares, según las previsiones de la International Data Corporation (IDC).
La madurez del machine learning marca las tendencias en automatización industrial de 2020. Y una de las áreas que más está revolucionando es la del control de calidad. El aprendizaje automático es ya un fiel compañero para los y las profesionales de la ingeniería que trabajan en estos departamentos. Por eso, en BETWEEN Technology queremos descubrirte las más alentadoras aplicaciones del machine learning en el control de calidad dentro del sector industrial. ¡Que no se te pasen!
¿Qué es el machine learning y para qué sirve?
El machine learning o aprendizaje automático es una metodología de procesamiento de datos que permite que las máquinas aprendan, tomen decisiones inteligentes en función del análisis del histórico acumulado y realicen acciones sin necesidad de la intervención humana. Un algoritmo basado en machine learning es capaz de identificar patrones, utilizarlos para predecir qué sucederá en el futuro y perfeccionar su tasa de acierto con el paso del tiempo.
El machine learning presenta aplicaciones en ámbitos muy diversos como la sanidad, el marketing digital, la movilidad, la ciberseguridad, las finanzas y, por supuesto, la industria, donde ejerce como un gran impulsor de los cambios promovidos por la Cuarta Revolución Industrial.
Aplicaciones del machine learning en la industria 4.0
Las aplicaciones del machine learning en la industria 4.0 han dejado de ser el privilegio de unas pocas compañías, con medios suficientes y talento para aprovecharlos. Actualmente, se han generalizado gracias a la puesta a disposición de los programadores de bibliotecas de código abierto como TensorFlow de Google. Asimismo, la sofisticación de las tecnologías de análisis de imagen y reconocimiento de objetos han simplificado la sensorización y la vigilancia de los espacios.
En concreto, el machine learning ha introducido cambios en tareas centrales del sector industrial como:
- El mantenimiento de la maquinaria. Con el ML, las averías se detectan al instante. Es más: el sistema avisa con antelación cuando considera que se va a producir uno de estos fallos, lo que permite tomar medidas preventivas antes de que la máquina se estropee. ¿La ventaja? Adiós a los parones en la producción y a los sobrecostes que generan.
- La predicción de la demanda. Gracias al análisis y a la detección de patrones en el histórico del negocio, el machine learning identifica las señales que preceden a una caída o un repunte en la demanda. De esta forma, es posible modular los recursos con anticipación para adelantarse a los acontecimientos.
- La optimización de la cadena de producción. Cuando surgen problemas, los seres humanos tardamos horas, minutos, días en hacernos conscientes de ellos. Con el machine learning la detección es inmediata, y la posibilidad de ponerles remedio, prácticamente instantánea. Esto minimiza las interrupciones y palía los contratiempos.
- La atención al cliente. La incorporación de los chatbots provee soluciones cada vez más rápidas y personalizadas ante incidencias comunes.
- El control de calidad. El machine learning pone el foco al momento en los desperfectos más nimios. Así, se corregirán en fases tempranas de la producción.
¿Cómo se asegura la calidad de un producto con machine learning?
El uso del machine learning en el control de calidad en la industria alcanza su máximo apogeo en sectores como la alimentación, el desarrollo de software, el packaging o las manufactureras.
Machine learning en la industria alimentaria
El procesamiento digital de imágenes es de gran ayuda en la vigilancia de la calidad alimentaria. El machine learning da pie a la lectura automática de placas Petri en laboratorios, así como a la evaluación del buen estado de frutas, verduras, carnes o pescados con un elevadísimo porcentaje de fiabilidad.
Control de calidad del software
Revisar manualmente líneas y líneas de código es una tarea titánica que consume muchísimas horas; por no hablar de la posibilidad de pasar por alto cualquier detalle. En cambio, con machine learning, este proceso se puede completar en menos tiempo y con menor riesgo de que se cuelen imprecisiones. Se garantiza, de este modo, un software más estable, a prueba de fallos.
Machine learning en la industria manufacturera
La industria manufacturera, y en especial la automoción, ha encontrado un filón en la Inteligencia Artificial y el machine learning. Por medio de una profusa red de sensores, es posible monitorizar al milímetro toda la cadena de ensamblado de vehículos, lo que evita la salida al mercado de unidades con defectos de fábrica.
Revisión de envases y embalajes
Entregas fallidas, insatisfacción del cliente, pérdidas económicas… Un incorrecto etiquetado puede ser fuente de numerosos disgustos. Sin embargo, el machine learning posibilita una inspección exhaustiva y automática de cada elemento antes de que salga del almacén, lo que asegura la inclusión de toda la información necesaria en el envase o embalaje.
A pesar de que las actuales aplicaciones del machine learning en el control de calidad en la industria resulten espectaculares, esta tecnología aún tiene mucho margen de desarrollo. Los ingenieros e ingenieras del futuro tienen en ella a una gran aliada para conseguir sus objetivos. Sácale partido al machine learning, y ¡sigue creciendo en tu profesión con BETWEEN!