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
Industry 4.0 opens a huge range of opportunities in the production chain, increasing productivity, and competitiveness by reducing costs and gaining efficiency in the process management of the organization.
The Spanish industrial sector faces an enormous challenge to gain competitiveness in full digital transformation and in a market in which new consumption habits push us to a new way of manufacturing. The customer of the digital age wants his order (in capital letters because he does not want the standard, but a personalized one) and he wants it in record time, which demands to be more agile and fast. But … how to do it without triggering costs and maintaining the quality of the product and the service? The challenge is to implement an innovative tool: Machine Learning or Machine Learning.
This enabler of Industry 4.0 opens a huge range of opportunities in the production chain, increasing productivity, reducing costs and gaining efficiency from the analysis of the data we generate and algorithms that optimize the production chain in real time. Let’s take a closer look at the advantages offered by machine learning in advanced manufacturing:
The customer of the digital age wants YOUR order (in capital letters because he does not want the standard, but a personalized one) and he wants it in record time.
1. Analysis of the data. Digitization is no longer a matter of an exclusive division, but it has to become a strategy to be applied in all departments. This requires computerizing and sensing that huge amount of data that we produce. From here, integrate them in all areas to have a joint visualization and, thus, get more out of them and make better decisions. In this way, the machines learn and offer answers in real time in any scenario. For example, to know the state of the machines and, if necessary, to redistribute the manufacture to avoid losses of time; check the capacity of the warehouse to meet the material requirements of the orders; visualize their progress to meet delivery deadlines …
2. Prediction. The history of the data allows the system to anticipate. At the production level: predict new orders from regular customers, identify new consumption patterns to increase sales or adapt the workload according to the volume of orders. All this could be scaled to other levels. At the inventory level, it helps us to better manage the stock, to foresee a possible shortage. This prediction capacity is extended to other processes such as maintenance, in such a way that failures can be detected before they occur and schedule revisions according to demand.
3. Automation. The machines are learning from the incidences of the real world (unexpected stops, urgent orders, lack of personnel …). From there, many of the answers they offer can be automated, which means that the presence of an operator in the plant is not necessary, and it can be used for other value creation activities. Likewise, machines can be taught to identify non-quality patterns, thus reducing rework. As we can see, automation offers great agility and speed in production, while people can focus on other areas.
4. Prescription : This innovative tool also visually visualizes the capacity of the assembly line. In this sense, if the system determines that the machines are not going to be able to assume a workload within the expected deadlines, it evaluates the possible delays of other orders and offers alternatives or, in some cases, automates them. You can also prescribe rates. By having all the information in real time, the system recommends prices, taking into account the costs (cost of raw material, energy …) and demand. In such a way that it offers the adequate margin.
5. Personalization. Mass manufacturing has gone into the background. Orders are imposed on demand and with Machine Learning it will no longer be necessary for a person to be aware of the customization. The machines will be able to do it, with the maximum precision and with a fast production. This supposes, in addition, a new business model for the industry, beyond the manufacture and sale of a product. That is, the possibility of offering services around the article, such as personalization of the same.
6. Excellence in delivery. The customer not only buys product, but much more and the entire supply chain must be at the client’s service in a unique and special way for each client, such as JIT: just in time, optimizing or making zero the customer’s warehouses and optimizing the stock as part of its management of customer processes with productive models of the needs and requirements and sensorization in the customerApostemos, then, by these disruptive tools, not only to not lose competitiveness, but also to place Spain as one of the European[:]