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De cómo el ‘machine learning’ revolucionará la forma de fabricar

machine-learningEs necesario incorporar en nuestras organizaciones una herramienta innovadora que sí pueda superar cada vez más barreras. Hablamos del ‘machine learning’ o aprendizaje automático.

Pensemos por un momento en el alto volumen de datos que generamos las empresas. Datos de clientes, proveedores, productividad, recursos humanos… Información que, en muchas ocasiones, no está integrada en todos los departamentos del negocio por lo que no se tiene visión de conjunto o, lo que es peor, no está ni siquiera digitalizada. Ambas debilidades ralentizan la toma de decisiones y/o pueden dar lugar a decisiones erróneas. Y en este nuevo ecosistema digital, los datos son la materia prima de la Industria 4.0.

Sin embargo, las personas no tenemos la capacidad de analizar en tiempo real esa ingente cantidad de datos para explotarlos al máximo. Por ello, es necesario incorporar en nuestras organizaciones una herramienta innovadora que sí pueda superar estas barreras. Hablamos del machine learning o aprendizaje automático, considerado por la consultora Gartner como una de las 10 tecnologías estratégicas que revolucionará las empresas y que supondrá un cambio de paradigma en la forma de producir de las fábricas. Según cuantifica General Electric, este habilitador de la Cuarta Revolución impulsará la capacidad de producción hasta un 20%, generará importantes ahorros en consumo de material y gasto energético y reducirá, también en un 20%, los retrabajos.

El aprendizaje automático consiste en dotar a las máquinas de inteligencia cognitiva. Para ello, se les enseña a través de la introducción de datos históricos para predecir comportamientos futuros, de respuestas ante diferentes eventualidades… En paralelo, se desarrollan algoritmos que aprenden por sí mismos de los datos y son capaces de buscar la manera de optimizar la producción a partir de dicha información. Por ejemplo, si tenemos informatizado el perfil de nuestros clientes (tamaño, pedidos, frecuencia, materiales, precios…), el sistema es capaz de predecir demanda, alertar de posibles bajas, fijar precios, detectar fraudes, prevenir la morosidad o identificar nuevos patrones de consumo. En este sentido, en un mundo en el que la capacidad de las empresas para personalizar su producción es un valor en alza, el machine learning demuestra ser una herramienta idónea para segmentar perfiles y ofrecer la flexibilidad que exigen los pedidos a la carta.

Incluso analizando el comportamiento de los clientes, esta tecnología abre la puerta a nuevos modelos de negocios que llegan de la mano de la “servitización” de la industria. Es decir, la posibilidad de ofrecer servicios alrededor de los productos que fabricamos gracias a estas nuevas herramientas de la Industria 4.0. Por ejemplo, esa mencionada capacidad de personalizar productos a partir de un producto estándar es un servicio que se ofrece al cliente, o si creamos aplicaciones entorno a un artículo también podremos crear nuevos modelos de negocio.

De este modo, conociendo bien a nuestros clientes y aplicando esta tecnología conseguiremos incrementar sustancialmente nuestras ventas.

Aplicado a la cadena de producción, se pueden reducir las paradas de las máquinas, calcular velocidades de fabricación, ajustar carga de trabajo a la demanda o bien detectar posibles averías antes de que éstas se produzcan. Es decir, ofrece respuestas ante diferentes incidencias en tiempo real que ayudan a las personas a tomar mejores decisiones, incluso puede llegar a automatizar dichas respuestas. Lo que sin duda aporta agilidad y rapidez a la planta. Todo ello, con menores costes. Más aún, el Machine Learning permite obtener una mayor escalabilidad de la producción a través del análisis predictivo y de la selección adecuada de máquinas y proveedores.

Esta innovación no sólo impacta a nivel de producción, también a la hora de organizar el mantenimiento de las máquinas de una manera eficiente, en función de la demanda del momento, así como en la gestión del inventario. El machine learning es clave para optimizar el almacenamiento, y no tener stocks innecesarios y/o desabastecimiento. Para ello, es crucial tener un seguimiento automatizado, que en tiempo real nos pueda predecir falta de alguna pieza o componente, o anticipar una partida deteriorada, para así salvar rápidamente el problema y cumplir con los plazos de entrega del pedido.

Pero no hay que creer que es condición sine qua non tener un alto volumen de datos para aplicar el aprendizaje automático. Es mejor la calidad que la cantidad. Y aquí sí es importante filtrar la materia prima que realmente aporta valor para hacer predicciones. En definitiva, seleccionar la información estratégica que, con un sistema de análisis capaz de tener una visualización de conjunto y una capacidad predictiva sobre la producción, hará que seamos más productivos con menores costes. Es decir, más competitivos.

Alberto Martínez, CEO de Lantek.

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