8 formas en que Machine Learning revolucionó a la manufactura

En 2019, Machine Learning, una rama de la inteligencia artificial, revolucionó a la manufactura, optimizando procesos críticos en las empresas.

La Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de crear entre 1.4 billones y 2.6 billones de dólares de valor en marketing y ventas para las empresas. Así como entre 1.2 billones y dos billones de dólares en manufactura y gestión de la cadena de suministro.

De hecho, para 2021, 20% de los manufactureros líderes dependerán de inteligencia embebida. Usarán aplicaciones de IA, IoT y blockchain para automatizar procesos e incrementar los tiempos de ejecución hasta 25%, dice la consultora IDC.

Machine Learning revolucionó la manufactura de esta forma

Para empezar, el aprendizaje automático (o Machine Learning) mejora la calidad del producto más de 35% en las industrias de manufactura discreta, según Deloitte. 50% de las compañías que adopten IA en los siguientes cinco a siete años tienen el potencial de duplicar su flujo de efectivo. La manufactura será uno de los principales beneficiados debido a su gran dependencia de los datos, según McKinsey.

Para 2020, 60% de los fabricantes líderes dependerán de plataformas digitales para apoyar hasta el 30% de sus ingresos generales.

Conclusión: La estrategia de crecimiento líder para los industriales en 2019 es mejorar la productividad en piso. Para ello invertirán en plataformas de Machine Learning que brinden el conocimiento necesario para mejorar la calidad del producto y los rendimientos de producción.

Optimiza procesos

Usar ML para racionalizar cada fase de la producción, comenzando con la calidad del proveedor a través de la programación de fabricación hasta el cumplimiento, es una prioridad. Según Deloitte, ML reduce los paros no planeados en la maquinaria entre 15 y 30%. Con ello incrementa el rendimiento de producción en 20%, reduciendo costos de mantenimiento hasta 30% y brindando un incremento en la calidad superior a 35%.

A continuación, 8 formas en que Machine Learning revolucionó la manufactura este año:

1 Potencial transformador

Como decíamos, la IA tiene el potencial de crear entre 1.4 billones y 2.6 billones de dólares de valor en marketing para las empresas. Así como 1.2 billones y dos billones de dólares en manufactura y gestión de la cadena de suministro. McKinsey pronostica que el mantenimiento predictivo basado en IA tiene el potencial de brindar entre .5 y .7 billones de dólares en valor para los fabricantes.

La capacidad de la IA para procesar cantidades masivas de datos, incluyendo audio y video, le permite identificar rápidamente anomalías y prevenir fallos. ML puede determinar si un sonido específico es un motor que funciona correctamente bajo pruebas de calidad o una máquina a punto de fallar.

2 Reduce costos

BCG descubrió que ML puede reducir los costos de conversión más de 20% como resultado de una reducción de 70% en los costos generales. Ello es producto de una mayor productividad en la mano de obra. BCG encontró que los fabricantes serán capaces de generar ventas adicionales al usar IA para producir artículos innovadores personalizados y entregarlos en un tiempo menor.

3 Ideal para industrias pesadas

La manufactura discreta y por procesos que depende de activos pesados esta usando IA y ML para mejorar el rendimiento, el consumo de energía, y la rentabilidad por hora. Los industriales con equipo pesado, incluyendo maquinaria a gran escala, están explorando el uso de algoritmos para mejorar el rendimiento productivo, la sustentabilidad y el rendimiento. McKinsey cree que la IA puede automatizar tares complejas y dar consistencia y puntos de ajuste óptimos y precisos para permitir que la máquina corra en modo piloto, lo cual es esencial para alcanzar una fabricación sin luces en uno o más turnos de producción.

4 Mejor inspección de calidad

La detección de defectos en los productos basada en IA y ML ha mostrado el potencial de incrementar la productividad en la manufactura en 50% o más. Las ventajas de ML para encontrar anomalías en un producto y su empaque tienen un potencial para mejorar la calidad de producto y evitar que productos defectuosos salgan de una instalación productiva. Las mejoras superiores a 90% en la detección de defectos comparadas con la inspección humana son factibles usando sistemas de aprendizaje profundo (Deep Learning).

La disponibilidad de plataformas económicas de código abierto y hardware en términos de cámaras y computadoras permitirá una inspección visual con IA. Incluso para las pymes. En ella, los ejemplos de referencia se crean mediante imágenes visuales de los bienes y productos defectuosos desde diferentes perspectivas que alimentan el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje supervisado.

5 Reduce escasez de mano de obra

ML tiene el potencial de reducir la escasez crónica de mano de obra al encontrar nuevas maneras de retener a los empleados al mismo tiempo. Hoy en día, la manufactura enfrenta una severa escasez de mano de obra, y este problema es uno de los tres principales que limitan el crecimiento de la industria. Una de las empresas más interesantes que asume este desafío es Eightfold.

Su plataforma de inteligencia de talento con inteligencia artificial se basa en una serie de algoritmos de aprendizaje automático ​ ​​para que coincidan con el conjunto único de capacidades, experiencia y fortalezas de un candidato. Los fabricantes la usan para mejorar el reclutamiento y redescubrir el talento que necesitan para el personal de sus equipos y buscar oportunidades de crecimiento.

6 Revela cosas que no sabías que existían

ML está ayudando a que los industriales resuelvan problemas que antes eran impenetrables y revelar aquellos que nadie sabía que existían. Esto incluye cuellos de botella ocultos o líneas de producción no rentables. Con ello es posible mejorar la precisión del mantenimiento productivo para cada máquina en el piso de producción, descubriendo cómo incrementar la producción, de cada máquina y flujo de trabajo asociado, y sistemas de optimización de la cadena de suministro.

7 Adiós a la robótica

La adopción del aprendizaje automático en la fabricación eclipsará la robótica en los próximos cinco años, convirtiéndose en el caso de uso líder . La complejidad y las limitaciones de las operaciones de la cadena de suministro son un caso de uso ideal para que los algoritmos proporcionen soluciones. Los fabricantes están buscando pilotos en mantenimiento predictivo hoy en día, y aquellos que ofrecen ganancias de ingresos claras son los que tienen más probabilidades de pasar a la producción.

8 Seguridad renovada

El aprendizaje automático revoluciona la forma en que los fabricantes protegen cada superficie de amenaza, confiando en el marco Zero Trust Security (ZTS) para asegurar sus operaciones. Los fabricantes están recurriendo al marco de Zero Trust Security (ZTS) para proteger cada red, nube y plataforma local, sistema operativo y aplicación en toda su cadena de suministro y producción. Chase Cunningham de Forrester, analista principal, es la principal autoridad en Zero Trust Security y vale la pena ver su video reciente, Zero Trust In Action, para obtener más información sobre cómo los fabricantes pueden proteger sus infraestructuras de TI.

Sin duda, 2019 fue el año donde Machine Learning revolucionó la manufactura. Y 2020 viene mejor.

Este texto se publicó originalmente en el sitio web de Forbes. Traducción al español y edición de Gesta Labs