MACHINE LEARNING

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos en lugar de aprender mediante programación explícita. Sin embargo, el aprendizaje automático no es un proceso sencillo. A medida que el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, se puede generar un modelo más preciso basado en los datos. Un modelo de aprendizaje automático es la salida de información generada cuando los datos se utilizan para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático. Después del entrenamiento, al proporcionar información al modelo, obtendrá resultados. Por ejemplo, un algoritmo predictivo creará un modelo predictivo. Luego, cuando proporcione datos para el modelo predictivo, recibirá predicciones basadas en los datos del modelo entrenado.

Este utiliza algoritmos el cual analiza un gran numero de datos y su objetivo es predecir y tomar decisiones para la mejora de las industrias. una de las industrias que manejan esto es la consultora McKinsey el cual tiene un estimado de un valor mayor a los $100B anuales en la industria con el uso de el machine learning, empezando con mejoras en la toma de decisiones, la innovación, una mayor efectividad en la investigación y creación de herramientas. 

Ventajas del machine learning:

Profecía. El historial de datos permite que el sistema haga predicciones. A nivel de producción: predice nuevos pedidos de nuevos clientes en función del volumen de pedidos e identifique nuevos patrones de consumo para aumentar las ventas o ajustar la carga de trabajo. Todos estos pueden extenderse a otros niveles. A nivel de inventario, nos ayuda a administrar mejor el inventario y predecir posibles escaseces. Esta previsibilidad se puede extender a otros procesos, como el mantenimiento, para detectar fallas antes de que ocurran y programar revisiones según la demanda.

Prescripción. Esta innovadora herramienta también visualiza visualmente la capacidad de la línea de montaje. En este sentido, si el sistema determina que la máquina no podrá acometer la carga de trabajo en el plazo previsible, evaluará los posibles retrasos de otros pedidos y ofrecerá alternativas, o en algunos casos las automatizará. También puede estipular tarifas. Al obtener toda la información en tiempo real, el sistema propondrá un precio, teniendo en cuenta los gastos (costes de materia prima, energía ...) y la demanda. De esta forma, se proporciona un margen suficiente.

Automatización. La máquina aprende de los acontecimientos del mundo real (paradas imprevistas, pedidos urgentes, escasez de personal …). A partir de ahí, muchas de las respuestas que brindan se pueden automatizar, por lo que no es necesario que el operador esté en la fábrica y puede concentrarse en otras actividades de creación de valor. Además, se puede enseñar a la máquina a reconocer patrones que no son de calidad, lo que reduce el reproceso. Como hemos visto, la automatización proporciona una gran agilidad y velocidad en la producción, mientras que las personas pueden concentrarse en otras áreas.

Personalizar. La fabricación en masa ha pasado a un segundo plano. Se imponen órdenes personalizadas y, con el aprendizaje automático, las personas ya no necesitan saber acerca de la personalización. Estas máquinas podrán hacer esto con la máxima precisión y una producción rápida. Esto también representa un nuevo modelo de negocio en la industria que va más allá de la fabricación y venta de productos. Es decir, la posibilidad de brindar servicios en torno al artículo, como su personalización.