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Hoy en día, el mercado está lleno de competidores y para seguir siendo competitivo es necesario sacar el máximo partido de los activos de los que dispone cada empresa. Ahora más que nunca, uno de los principales activos de las empresas son sus datos. Es por ello por lo que es crucial poder utilizar estos datos de forma que ayuden a dar respuesta a las necesidades de negocio reales, impulsando el negocio y facilitando la toma de decisiones comerciales que permitan destacar entre los competidores.

 La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son herramientas útiles únicamente cuando se dispone de grandes cantidades de datos a partir de los que estos sistemas puedan aprender. 

Normalmente nos referimos a Inteligencia Artificial cuando se habla de la aplicación a negocio de un sistemas complejos y autónomos, como, por ejemplo, chatbots, sistemas de conversación o robots que realizan tareas automatizadas. Por otro lado, hablamos de Machine Learning cuando nos referimos a las técnicas y tecnologías particulares utilizadas dentro de la Inteligencia Artificial y que nos permiten crear estos sistemas que aprenden a partir de los datos y no a partir de reglas o fórmulas establecidas por personas. Por tanto, el Machine Learning es una herramienta que permite programar de forma automática en base a los datos disponibles, busca patrones en los ejemplos y construye la receta o instrucciones para dar solución a un problema. Esto es, al igual que un martillo es mejor que una mano para clavar un clavo, el ML es mejor para programar modelos complejos.  Esto tiene una serie de Pros y Contras;

Pros:

• Las técnicas de ML permiten desarrollar sistemas complejos en base a grandes cantidades de datos que serían problemas muy complejos para una persona. Permiten automatizar lo indescriptible.
• Además lo pueden hacer de forma automática y mucho más rápido que las personas.

Contras:

• Los modelos de ML solo serán capaces de representar la realidad reflejada en los datos con los que se han generado.
• Si los datos son pocos, sesgados o de mala calidad, los modelos de ML también lo serán.

En base a esto, es importante tener en cuenta que el ML genera modelos a partir de de lo que se les pide: "Ompitiza este objetivo con estos datos". Por tanto, siguen siendo las personas las que le deciden lo que queremos que se quiere lograr con los sistemas de IA.

Alguna de las aplicaciones y de los beneficios directos de la utilización del Machine Learning en la fabricación incluyen ...

1.  Reducción de costes mediante mantenimiento predictivo. Conduce a una menor actividad de mantenimiento, lo que significa menores costos de mano de obra y menor desperdicio de inventario y materiales.
2.  Predicción de la vida útil restante (RUL). Saber más sobre el comportamiento de las máquinas y los equipos conduce a la creación de condiciones que mejoran el rendimiento mientras se mantiene la salud de la máquina. La predicción de RUL elimina las "sorpresas desagradables" que provocan tiempos de inactividad no planificados.
3. Gestión mejorada de la cadena de suministro a través de una gestión eficiente del inventario y un flujo de producción sincronizado y bien supervisado.
4. Control de calidad mejorado con conocimientos prácticos para aumentar constantemente la calidad del producto.
5. Colaboración mejorada entre humanos y robots que mejora las condiciones de seguridad de los empleados y aumenta la eficiencia general.
6. Fabricación centrada en el consumidor: poder responder rápidamente a los cambios en la demanda del mercado.

Si quieres saber más de cómo estas nuevas tecnologías pueden ayudar a tu empresa no dudes en ponerte en contacto con nosotros, estaremos encantados de atenderte y asesorarte.