¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona el aprendizaje automático con el mantenimiento predictivo?
El aprendizaje automático utiliza datos para mejorar las empresas
El aprendizaje automático permite formas más inteligentes de procesar datos para predecir cuándo un activo requerirá mantenimiento. Esto permite una asignación más eficiente de los recursos para realizar el mantenimiento predictivo .
Con el surgimiento de Internet de las cosas (IoT) , la capacidad de los objetos cotidianos para recopilar y transmitir datos se hace más fácil que nunca. La frecuencia de recopilación de puntos de datos y la cantidad de activos para los que se pueden recopilar datos ya no está limitada por la capacidad humana para hacerlo.
[alert type="info" icon-size="normal"] Nota: el 75 % de los líderes empresariales afirman que el 'crecimiento' es la fuente clave de valor de los análisis, pero solo el 60 % de esos líderes tienen capacidades de análisis predictivo.[/ alerta]
El aprendizaje automático impulsa el mantenimiento predictivo
Si bien el mantenimiento predictivo ya utiliza los datos disponibles para predecir los resultados de las fallas, el aprendizaje automático lleva esto un nivel más alto al aplicar algoritmos y modelos estadísticos a los datos disponibles, lo que permite métodos más exhaustivos para predecir escenarios de fallas.
El aprendizaje automático funciona empleando varios algoritmos de aprendizaje disponibles que interpretan datos históricos para predecir resultados futuros. Uno de los métodos de aprendizaje más comúnmente aplicados es mediante el uso de modelos de regresión, es decir, tomando la representación gráfica de datos históricos para predecir resultados futuros en condiciones similares.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático a través de la regresión?
En un alto nivel, el aprendizaje automático puede tomar datos históricos e identificar los parámetros que preceden a ciertos resultados de fallas. Los datos operativos y de rendimiento que recopilan continuamente los sensores instalados se pueden trazar en gráficos a lo largo del tiempo. Por ejemplo, dada una cierta duración de tiempo, el rendimiento de ciertos equipos se puede registrar y trazar. Dada una gráfica a lo largo del tiempo, los modelos de regresión se pueden usar para predecir los factores que pueden causar eventos de falla que ya ocurrieron previamente.
¿Es el aprendizaje automático para mí?
Saber cómo funciona el aprendizaje automático y las condiciones que lo hacen aplicable le da una idea de qué partes de su planta se beneficiarían más que otras. Algunos puntos clave que pueden ayudarlo a evaluar si el aprendizaje automático es aplicable son los siguientes:
Calidad de los datos
¿Tiene los datos correctos para predecir resultados específicos? ¿Están sus datos limpios y validados? ¿Tiene suficientes puntos de datos que se pueden entrenar para proporcionar predicciones útiles?
Plataforma de aprendizaje automático
¿Qué plataforma de aprendizaje automático es más aplicable a sus operaciones?
Recurso científico de datos
¿Necesita un científico de datos dedicado que pueda integrarse en sus operaciones?
Compartir la salida de datos
¿Puede compartir y escalar la información de un activo en toda la planta?
¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo?
La diferencia entre el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo se resume mejor en la diferencia entre los tres anillos de una diana. La IA, o inteligencia artificial, es el primer anillo exterior, seguido del aprendizaje automático, que rodea el centro de la diana o aprendizaje profundo.
Para comprender estas diferencias, echemos un vistazo a las definiciones de cada una y cómo se superponen hoy.
Las definiciones de aprendizaje automático, IA y aprendizaje profundo
- AI, o inteligencia artificial : cuando las máquinas se esfuerzan por realizar tareas como lo haría un humano
- Aprendizaje automático: cuando las máquinas imitan el comportamiento humano y los estilos de aprendizaje humanos, mejorando a través de la experiencia.
- Aprendizaje profundo: imita el cerebro humano, involucrando redes neuronales
Algunas diferencias principales entre el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo
La principal diferencia entre estos tres tipos de aprendizaje artificial es que todos anidan uno dentro del otro. El aprendizaje automático cae bajo el título de IA y el aprendizaje profundo cae bajo el título de ambos. Esto puede explicar por qué son tan fáciles de confundir.
Otra diferencia importante es cuánto y en qué campo se puede utilizar. Por ejemplo, el aprendizaje automático y la IA se usan comúnmente hoy en día en muchas aplicaciones diferentes. Algunos de los desarrollos más emocionantes se encuentran en el campo del mantenimiento en forma de sistemas como sensores, Internet de las cosas y más.
Un ejemplo brillante entre muchos de cómo el aprendizaje automático y la IA se utilizan en sistemas ciberfísicos y aplicaciones de mantenimiento . En los sistemas ordinarios de mantenimiento preventivo, las nuevas redes de sensores aprovechan el Internet de las cosas para brindar a las empresas una mayor claridad en su mantenimiento diario.
El aprendizaje profundo, por otro lado, está reservado para sistemas, tecnologías e investigaciones experimentales y completamente nuevos que no están ampliamente disponibles para el público en la actualidad. Si bien tiene un gran potencial para el futuro, simplemente no está en un estado en el que pueda usarse comercialmente en una amplia variedad de aplicaciones.
Cómo las empresas están aplicando el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo
Finalmente, la diferencia práctica para la mayoría de las empresas entre el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo es que hoy en día pueden usar la IA del aprendizaje automático en muchas aplicaciones diferentes. Estos incluyen órdenes de trabajo , libros de empresa, nómina, gestión de inventario y mucho más.
Y esta capacidad solo aumentará en el futuro.
¿Cuáles son algunos usos del aprendizaje automático/IA en aplicaciones industriales?
En el entorno competitivo actual, hay muchos usos para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en aplicaciones industriales . Estos incluyen automatización de todo tipo, sensores inteligentes, mayores conocimientos analíticos, mayores retornos de la inversión y más.
Para comprender las aplicaciones del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las empresas deben comprender de qué son capaces los sistemas en la actualidad. Comencemos con algunas definiciones y parámetros iniciales sobre el aprendizaje automático y la IA antes de sumergirnos en los cuatro usos principales en aplicaciones industriales.
Las definiciones utilizadas en este artículo se indican claramente a continuación.
Aprendizaje automático : el uso de métodos computacionales en la optimización del rendimiento de la máquina.
Inteligencia artificial : todas y cada una de las aplicaciones de inteligencia artificial que se aplican a las operaciones y/o sistemas físicos de una empresa.
Con eso fuera del camino, ¿cuáles son los cuatro usos principales para el aprendizaje automático/inteligencia artificial en aplicaciones industriales en la actualidad?
- Optimización del mantenimiento predictivo.
- Impulsar la productividad de la empresa.
- Optimización de las operaciones generales.
- Y aumentando la salud y seguridad de sus empleados.
Aquí hay una mirada en profundidad a cada uno de estos cuatro usos y cómo están beneficiando a las empresas en la actualidad.
1. Optimización del mantenimiento predictivo
Quizás la forma más clara en que la inteligencia artificial asiste a las empresas y sus estrategias de mantenimiento predictivo es en el Internet industrial de las cosas . Cuando se utilizan sistemas, pueden impulsar y agilizar drásticamente el mantenimiento industrial en general y el mantenimiento predictivo, en particular.
Esto se debe a que este tipo de mantenimiento depende de las redes de sensores. Las redes de sensores que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático dentro del sistema de los dispositivos interconectados y en los propios dispositivos son mucho más eficientes que las redes de sensores que no utilizan metodologías similares.
2. Impulsar la productividad
Cuando los empleados se liberan de tareas repetitivas, simples o aburridas que son parte integral de la empresa, la productividad generalmente aumenta. Esto se debe a que cuando a los trabajadores se les asignan tareas y trabajos que tienen significado, se involucran más en la empresa. También permite a las empresas ubicar a los empleados donde más se necesitan y no solo donde se deben realizar las tareas.
En una nota un poco más oscura, cuando las empresas usan inteligencia artificial, ya no tienen que contratar personas para hacer esos trabajos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden costar más por adelantado, pero a la larga son menos costosos. Si bien esto puede dar lugar a largos debates sobre el estado de la economía y el mercado laboral, el hecho es que cuando las empresas pueden contratar a menos personas para realizar los mismos trabajos, esto aumenta la productividad.
3. Aumentar la salud y la seguridad de sus empleados
Este no es un punto intuitivo para hacer sobre el aprendizaje automático. De todas las cosas que puede hacer, aumentar la salud y la seguridad no ocupa un lugar destacado en la lista de resultados esperados. Sin embargo, cuando las empresas buscan automatizar el trabajo peligroso y repetitivo, esto se recupera. El resultado de una mayor salud y seguridad.
La inteligencia artificial, en particular, se está convirtiendo rápidamente en el compañero perfecto para los gerentes de seguridad en campos como la construcción, la fabricación y las obras viales. Puede acompañar a los profesionales de la seguridad en la supervisión de los empleados sin dejar de ser rentable y asequible. En algunos casos, puede agregar medidas de seguridad a áreas y equipos que antes no las tenían a un costo mucho más bajo que de otro modo sería posible.
4. Optimización de las operaciones generales
Las operaciones generales de una empresa van mucho más allá de optimizar el mantenimiento y la productividad general. Cubren una multitud de cosas como el mantenimiento de rutina, la contabilidad, el compromiso de los empleados y muchas otras minucias. Aquí es donde el Internet de las Cosas puede brillar intensamente.
¿Cuáles son algunas formas concretas en que el aprendizaje automático y la IA optimizan las operaciones industriales? En primer lugar, ofrecen una visión basada en computadora que se puede aplicar a muchas áreas diferentes. Cuando se usa con sensores, puede brindarle actualizaciones en tiempo real sobre el funcionamiento de sus máquinas cuando se usa en el lado analítico, puede señalar el camino hacia tendencias establecidas, patrones de fallas y otros conjuntos de datos que de otra manera no se podrían encontrar. . No es ningún secreto que las computadoras pueden detectar cosas que los humanos pasan por alto regularmente, y la visión basada en computadora es un gran ejemplo de esto.
El siguiente paso es el poder de cómputo que ofrecen a las empresas. Lo que antes requería un equipo de profesionales altamente calificados, ahora puede tomar días o incluso horas, según el alcance del proyecto y el tiempo que se le dedique.
Finalmente, cuando el mundo virtual se combina con el mundo físico, las empresas pueden aprovechar múltiples puntos de vista diferentes y agregarlos en una visión general, de alto nivel, de su situación actual.
Y ese es quizás el uso más poderoso del aprendizaje automático y la IA en aplicaciones industriales en la actualidad.
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¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite que una computadora tome datos, experiencia e información existentes, identifique patrones, saque nuevas conclusiones y tome medidas sin intervención humana. Utiliza un modelo matemático que toma un conjunto de datos como campo de entrenamiento y luego toma decisiones futuras sin la dirección de un programador.
Tipos de Algoritmos
Cuatro tipos de algoritmos de aprendizaje automático están disponibles en la actualidad.
Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados utilizan conjuntos de datos existentes para anticipar lo que sucederá en el futuro. Después de revisar la información anterior, este tipo de aprendizaje automático puede ayudar a determinar lo que podría suceder más adelante, así como las formas de evitar resultados no deseados . Por otro lado, el aprendizaje automático no supervisado utiliza datos desorganizados para encontrar patrones y estructuras que aún no se han identificado.
Los algoritmos semisupervisados son una combinación de los dos anteriores, generalmente con más datos no estructurados, y son útiles en situaciones en las que el pequeño conjunto de datos etiquetados requiere cierta gestión. Los algoritmos de refuerzo funcionan aprendiendo de su entorno. Este tipo de algoritmo utiliza prueba y error y elige acciones futuras cuando se adquiere una retroalimentación positiva.
Aplicaciones industriales
Muchas industrias ya están utilizando tecnología de aprendizaje automático . Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas de atención médica a rastrear la salud de una persona, así como a los profesionales médicos a identificar tendencias en enfermedades y enfermedades.
El aprendizaje automático también puede ayudar a la industria del petróleo y el gas a encontrar nuevas fuentes de energía y predecir fallas en los equipos antes de que ocurran derrames importantes. Dentro del transporte y la gestión de flotas, el aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a hacer que las rutas de viaje sean más eficientes y reducir los costos de mantenimiento de flotas .
Cómo crear sistemas sólidos de aprendizaje automático
La tecnología actual y el gran volumen de datos que se recopilan y están disponibles hacen que el aprendizaje automático sea una solución viable para muchas organizaciones en el futuro cercano. El aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a crear modelos precisos, encontrar nuevas oportunidades y minimizar los riesgos de seguridad, salud y medio ambiente.
Para crear un sistema sólido de aprendizaje automático, debe tener un sistema de calidad para recopilar y almacenar datos. Aprenda sobre algoritmos básicos y avanzados, así como sobre procesos de automatización. Una vez que esos elementos estén en su lugar, puede crear algunos modelos para probar sus sistemas de aprendizaje automático y luego escalar según sea necesario.