Latinoamérica: Deep Learning y manufactura

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Latinoamérica: Deep Learning y manufactura

Conjugar términos aparentemente disímiles como Deep Learning, manufactura y Latinoamérica parecería osado, pero no lo es. Y es que la transformación digital de la región ya es una realidad y países como Chile, Perú, México y Colombia están adoptando diversas tecnologías para potenciar sus negocios. Tal es así que, de acuerdo con IDC para 2021 al menos 40% del PIB de Latinoamérica se digitalizará, con crecimiento en cada industria impulsado por ofertas, operaciones y relaciones mejoradas digitalmente.

Pero ¿por qué hablar de Deep Learning en Latinoamérica?

Este 2018 nos ha dejado varias enseñanzas con respecto a la transformación digital. Una de ellas es que la Inteligencia Artificial (IA) fue uno de los grandes motores de la innovación en los negocios de Latinoamérica.

Empresas de diversas industrias la incorporaron a sus procesos, obteniendo beneficios que van desde la reducción de costos de producción hasta la previsión de escenarios futuros. A su vez, esta adopción se proyecta con un crecimiento continuo en los años siguientes.

De acuerdo con el Banco Interamericano de Desarrollo, la región obtendrá beneficios en términos de incremento del PIB de aproximadamente de un 5% para 2030. En concomitancia, IDC asegura que para 2019 el 30% de las iniciativas de transformación digital utilizará servicios de inteligencia artificial en Latinoamérica. Además, la organización asegura que para el 2020 el 50% de las aplicaciones empresariales comerciales usarán IA; más de la mitad de los consumidores interactuarán con bots de soporte y servicio al cliente y más de 40% de los nuevos robots industriales aprovecharán IA.

Aunque estos números hablan de IA en la región, dicha tecnología se relaciona directamente con el Deep Learning. A grandes rasgos podríamos decir que la IA ha evolucionado en el Machine Learning que es capaz de autoaprender y corregir errores, y en Deep Learning que permite tomar decisiones a partir de los datos.

Deep Learning

Soluciones empresariales con inteligencia artificial

Entonces ¿qué es el Deep Learning?

El Deep Learning (Aprendizaje Profundo en español) es un nuevo método de aprendizaje automático basado en redes neuronales. Este aprende y se vuelve más preciso a medida que proporcionamos más datos al modelo. Básicamente, los algoritmos que lo conforman permiten identificar patrones, entrenar modelos y aprender con ellos.

Las técnicas de Deep Learning han sido muy utilizadas para el reconocimiento de imágenes y voz, pero es extremadamente eficaz donde otras técnicas tradicionales fallan. Por ejemplo, se utiliza para resolver el entendimiento de datos. De esta forma, es posible obtener relaciones perspicaces o complejas a partir de mucha información.

¿Cómo se relaciona el Deep Learning con la manufactura?

Las aplicaciones reales del Deep Learning en el sector industrial son infinitas, ya que la automatización de los procesos industriales abarca un sinfín de posibilidades. Repacemos algunas de las implementaciones que ya están dando sus primeros frutos.

Prevención de fallas con Deep Learning

La recolección de datos de máquinas en tiempo real permite alimentar aplicaciones para la prevención de fallas. El uso de sensores de vibración o sonido puede ayudar a evaluar el estado de la maquinaria. A partir de la recopilación de información y la evaluación histórica es posible predecir las fallas futuras y automatizar la toma de decisiones a partir de la detección de esas incidencias.

Que el sistema “aprenda” las acciones a tomas (desde el pedido de un repuesto hasta la generación de órdenes de trabajo automáticas) implica una notable simplificación de los procesos. A su vez permite reducir los tiempos de inactividad. Este porcentaje puede alcanzar hasta un 91% de disminución de paros de producción, lo que se traduce en un impacto directo para las compañías manufactureras.

soluciones de deep learning para el mantenimiento preventivo

Mantenimiento preventivo con deep learning

Mejora de rendimiento y calidad en la manufactura

Deep Learning se está usando para simplificar procesos de fabricación complejos como los de semiconductores. Con este tipo de algoritmos es posible realizar análisis para determinar las causas de los problemas, así como también reducir los costos de prueba. De acuerdo con estudios de McKensey compañías manufactureras han logrado aumentar un 30% su rendimiento dejando incluso de contratar servicios de terceros.

Reducción de emisiones con Deep Learning

Cada vez es más importante controlar, disminuir y, en última instancia, eliminar las externalidades negativas que su fabricación impone al medio ambiente. Siemens, por ejemplo, pudo usar Deep Learning para reducir las emisiones de sus turbinas de gas en un 10% adicional. Evaluando y aprendiendo sobre su funcionamiento, logró incorporar una mejora que favorece al medio ambiente.

Si quiere conocer más detalles de las soluciones con Deep Learning que desarrollamos desde Inclusion puede escribirnos a hello@inclusion.cloud

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