En el panorama actual las empresas se enfrentan día a día a nuevos retos y transformaciones en su entorno productivo, y todos ellos en la mayoría de los casos con recursos limitados, por lo que estos deben ser rentabilizados al máximo para lograr la ansiada ecuación de más con menos.
La entrada en escena de novedosas tecnologías fundamentadas en la digitalización, nos abre un mundo de posibilidades y oportunidades de optimización que hasta la fecha nunca antes habían sido experimentadas en el sector de la industria, adoptando el nombre de Industria 4.0. Para ello, es imprescindible compilar, asimilar y usar de forma inteligente la gran cantidad de datos que se originan en el entorno industrial: producción, facturación, aprovisionamiento, factor humano, suministros de energía etc…
En este proceso de digitalización de las fábricas, entra en escena otro concepto derivado de esta “catarsis” denominado Internet Industrial de las Cosas (IIoT) como elemento conductor para la conexión y flujo de datos, y entonces desde ese momento es posible disfrutar de plataformas de gestión y control que incorporan Machine Learning para la optimización de procesos apoyados en el aprendizaje de la Inteligencia Artificial. Pero en este periplo hacia el futuro, ha emergido un nuevo enfoque que va un paso más allá, y se conoce como Deep Learning.
La siguiente pregunta podría ser, ¿y qué es el Deep Learning y cuáles son sus usos en la Industria 4.0? En este post intentaremos revelar todo lo necesario para comprender algo más sobre este revolucionario sistema, que ofrece ventajas mayúsculas tanto en la automatización de los procesos industriales como en la toma de decisiones.
¿Qué es el Deep Learning?
El Deep Learning es parte esencial del Machine Learning, y va un paso más allá evolucionando el campo del aprendizaje automático. Esta parte de la Inteligencia Artificial, tiene la capacidad de crear algoritmos que aprenden de forma automática sin el requisito previo de que el aprendizaje sea controlado por un humano, lo cual reporta un exponencial avance en el análisis de miles y millones de datos originados en cualquier entorno industrial.
Más allá del Machine Learning
Utilizando una analogía médica podríamos decir que El Deep Learning utiliza estructuras semejantes a las dispuestas en nuestro sistema nervioso, a través de capas de unidades de proceso que se comportan como conexiones neuronales artificiales. Dicho de otro modo, en vez de organizar datos a través de ecuaciones predefinidas por una persona, el Deep Learning adiestra al sistema para que este sea autónomo y tome decisiones por sí solo sobre las características existentes de los elementos detectados.
El elemento que marca la diferencia de este «adiestramiento autónomo no supervisado» es que, si el Machine Learning parte de la cantidad y la calidad de los datos suministrados por un ser humano para cotejar modelos de acción, el Deep Learning tiene la capacidad de identificar por sí solo la calidad y veracidad de los datos sin que se requiera de una configuración previa. Simplemente con la introducción de datos y el “adiestramiento” necesario, este sistema está en disposición de cambiar las redes que procesan la información percibida tomando sus propias decisiones de manera correcta.
Esta disparidad consigue hacer que el sistema sea más veloz y eficaz teniendo un impacto muy relevante en la toma de decisiones en cualquier proceso industrial.
Al operar con redes neuronales comparables a la distribución de un sistema nervioso humano, el Deep Learning tiene la capacidad de analizar datos no estructurados de manera ágil y fiable, lo cual nos ofrece un potencial enorme si lo destinamos a aplicaciones en la Industria 4.0.
Uso del Deep Learning en la Industria 4.0
Las aplicaciones que el Deep Learning tiene en la Industria 4.0 son muchas, algunas de ellas incluso hoy en día aun las desconocemos. Con esta tecnología la automatización de los procesos que se desarrollan en la industria tiene enormes posibilidades en una amplia cantidad de sectores como el financiero o el sanitario, la industria cerámica, química, alimentaria, petrolera, y un amplio etcétera.
Hoy en día esta tecnología está considerada como el mejor clasificador de datos, lo cual hace de ella una opción muy interesante para aplicarse en fábricas que busquen marcar la diferencia con su competencia.
Vamos a destacar varias de las aplicaciones del Deep Learning en la Industria moderna:
Identificar nuevos elementos dentro del sistema de producción. El Deep Learning es capaz de identificar piezas que no hayan sido reconocidas anteriormente. Todo ello gracias a las ya mencionadas redes de neuronas artificiales, donde el sistema es capaz de aprender de aquellas imágenes que ya conoce, siendo capaz de detectar una pieza nueva sin tener que indicárselo.
Detección de fallas de manera autónoma. Una vez que el sistema ha aprendido, es capaz de identificar defectos de tamaño o forma sin la necesidad previa de tener que haber “etiquetado” todas las posibles variaciones. Mediante Deep Learning la detección de fallas en los procesos de producción es plenamente autónoma y segura.
Control de accesos a instalaciones sensibles. Garantizar la seguridad y el acceso a edificios o áreas sensibles es otra de las tareas asignadas al Deep Learning haciendo uso del Reconocimiento biométrico automático.
Supervisión del número de inputs por ejemplo producidos en una cadena de suministro para la elaboración de piezas, gracias a su revolucionaria tecnología de reconocimiento e interconexión con la estructura de producción.
Innovantia® dice que….
Las aplicaciones del Deep Learning para la industria como la conocemos hoy en día están en constate transformación y evolución y desde aquí consideramos que son clave para obtener ventajas competitivas y una marca diferencial dentro de tu sector.
