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6 motivos para implementar el ‘machine learning’ en la produccion de la empresa moderna en España y Catalunya.

La Industria 4.0 abre un enorme abanico de oportunidades en la cadena de producción, incrementando la productividad, y competitividad mediante la reducción costes y ganando en eficiencia en la gestión de procesos de la organización y en especial el uso de” machine learning” en la optimización de la producción

El sector industrial español afronta un enorme desafío para ganar en competitividad en plena transformación digital y en un mercado en el que los nuevos hábitos de consumo nos empujan a una nueva forma de fabricar. El cliente de la era digital quiere SU pedido (en mayúsculas porque no quiere el estándar, sino uno personalizado) y lo quiere en un tiempo récord, lo que exige ser más ágiles y rápidos. Pero… ¿cómo hacerlo sin disparar los costes y manteniendo la calidad del producto y del servicio? El reto pasa por implementar una herramienta innovadora: el Machine Learning o Aprendizaje Automático de las máquinas.

Este habilitador de la Industria 4.0 abre un enorme abanico de oportunidades en la cadena de producción, incrementando la productividad, reduciendo costes y ganando en eficiencia a partir del análisis de los datos que generamos y de algoritmos que optimizan la cadena de producción en tiempo real. Veamos con detenimiento las ventajas que ofrece el machine learning en la fabricación avanzada:

1. Análisis de los datos. La digitalización ya no es cosa de una división en exclusiva, sino que se tiene que convertir en una estrategia a aplicar en todos los departamentos. Esto exige informatizar y sensorizar esa ingente cantidad de datos que producimos. A partir de aquí, integrarlos en todas las áreas para tener una visualización de conjunto y, así, sacarles mayor partido y poder tomar mejores decisiones. De este modo, las máquinas van aprendiendo y ofreciendo en tiempo real respuestas ante cualquier escenario. Por ejemplo, conocer el estado de las máquinas y, si fuera necesario, redistribuir la fabricación para evitar pérdidas de tiempo; comprobar la capacidad del almacén para satisfacer las necesidades de material de los pedidos; visualizar el progreso de los mismos para cumplir con los plazos de entrega…

2. Predicción. El histórico de los datos permite al sistema anticiparse. A nivel de producción: predecir nuevos pedidos de clientes habituales, identificar nuevos patrones de consumo para incrementar las ventas o adaptar la carga de trabajo en función del volumen de los pedidos. Todo ello podría escalarse a otros niveles. A nivel de inventario nos ayuda a gestionar mejor el stock, a prever un posible desabastecimiento. Esta capacidad de predicción es extensible a otros procesos como el mantenimiento, de tal manera que se pueden detectar averías antes de que éstas se produzcan y programar revisiones en función de la demanda.

3. Automatización. Las máquinas van aprendiendo a partir de las incidencias del mundo real (paradas imprevistas, pedidos urgentes, falta de personal…). A partir de ahí, muchas de las respuestas que ofrecen se pueden automatizar, con lo que no es necesaria la presencia de un operario en la planta, pudiendo éste dedicarse a otras actividades de creación de valor. Asimismo, se puede enseñar a las máquinas a identificar patrones de no calidad, reduciéndose, así, los retrabajos. Como vemos, la automatización ofrece una gran agilidad y rapidez en la producción, mientras las personas pueden poner el foco en otras áreas.

4. Prescripción. Esta herramienta innovadora también visualiza de forma virtual la capacidad de la cadena de montaje. En este sentido, si el sistema determina que las máquinas no van a ser capaces de asumir una carga de trabajo en los plazos previstos, evalúa los posibles retrasos de otros pedidos y ofrece alternativas o, en algunos casos, las automatiza. Igualmente puede prescribir tarifas. Al tener toda la información en tiempo real, el sistema recomienda precios, teniendo en cuenta los gastos (coste de la materia prima, energía…) y la demanda. De tal forma que ofrece el margen adecuado.

5. Personalización. La fabricación en masa ha pasado a un segundo plano. Se imponen los pedidos a la carta y con el Aprendizaje Automático ya no será, de nuevo, necesario que una persona esté pendiente de la customización. Las máquinas serán capaces de hacerlo, con la máxima precisión y con una producción rápida. Esto supone, además, un nuevo modelo de negocio para la industria, más allá de la fabricación y venta de un producto. Es decir, la posibilidad de ofrecer servicios alrededor del artículo, como es la personalización del mismo.

6. Excelencia en la entrega. El cliente no solo compra producto, sino mucho mas y toda la cadena de suministro ha de estar al servicio del cliente de una forma única y especial para cada cliente, como el JIT: just in time , optimizando o haciendo cero los almacenes del cliente y optimizando el stock como parte de su gestión de procesos del cliente con modelos productivos de las necesidades y requerimientos y sensorización en el cliente

Apostemos, pues, por estas herramientas disruptivas, no sólo para no perder competitividad, sino también para situar a España como uno de los países europeos de referencia en digitalización y como referentes de la industria 4.0

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6 motivos para implementar el ‘machine learning’ en la produccion

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