Aprovechar el aprendizaje profundo para la Industria 4.0:una clave para la excelencia operativa

El sector industrial se enfrenta cada día a nuevos retos y cambios en el entorno, todo ello con recursos limitados, que hay que explotar al máximo para conseguir más con menos.

La aparición de nuevas tecnologías basadas en la digitalización abre una ventana de posibilidades y oportunidades de optimización nunca antes vividas en el sector, adoptando el nombre de Industria 4.0. Para ello, es fundamental recopilar, comprender y hacer un uso inteligente de la gran cantidad de datos que se generan en el entorno empresarial industrial:facturación, producción, aprovisionamiento, factor humano, suministros energéticos y un largo etcétera.

En esta digitalización de las fábricas, la Industria 4.0 utiliza el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) como vehículo de conexión y flujo de datos, y es posible utilizar plataformas de gestión y control que incorporen Machine Learning para la optimización de procesos basados en el aprendizaje de Inteligencia Artificial. Pero en este camino hacia el futuro ha surgido un nuevo enfoque que va un paso más allá, el Deep Learning.

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Pero ¿qué es el Deep Learning y cuáles son sus aplicaciones en la Industria 4.0? En este artículo te explicamos todo lo que necesitas saber sobre este revolucionario sistema, que presenta enormes ventajas en la automatización de procesos industriales y en la toma de decisiones.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El Deep Learning forma parte del Machine Learning y va un paso más allá al evolucionar el campo del aprendizaje automático. Esta disciplina de Inteligencia Artificial es capaz de generar algoritmos que aprenden automáticamente sin necesidad de que el aprendizaje esté supervisado por un operador, lo que supone un gran paso adelante en el análisis de millones de datos generados en cualquier entorno industrial.

Machine Learning, todo lo que necesitas saber

Más allá del aprendizaje automático

El Deep Learning utiliza estructuras similares a la organización del sistema nervioso a través de capas de unidades de procesamiento que actúan como neuronas artificiales. En otras palabras, en lugar de organizar datos a través de ecuaciones predefinidas por un humano, Deep Learning entrena al sistema para que aprenda a detectar las características existentes de los elementos percibidos por sí solo.

El factor diferenciador de este “aprendizaje automático no supervisado” es que, mientras que el aprendizaje automático se basa en la cantidad y calidad de los datos proporcionados por un humano para verificar patrones de acción, el aprendizaje profundo es capaz de detectar la calidad de los datos por sí solo sin ninguna configuración previa . Simplemente con los datos de entrada y el entrenamiento necesario, este sistema puede modificar las redes que procesan la información percibida sacando sus propias conclusiones de forma correcta.

Esta diferencia lo convierte en un sistema más rápido y eficiente que ayuda a tomar mejores decisiones en todos los procesos industriales.

Al trabajar con redes neuronales similares a la organización del sistema nervioso, el aprendizaje profundo es capaz de analizar datos no estructurados de forma rápida y fiable, lo que tiene enormes aplicaciones en la Industria 4.0.

Aplicaciones del Aprendizaje Profundo en la Industria 4.0

El Deep Learning tiene muchas aplicaciones en la Industria 4.0. Esta automatización de procesos industriales tiene enormes posibilidades en un gran número de sectores como el financiero o el sanitario, pero también para la industria química, agroalimentaria, cerámica, petróleo y gas, entre otros.

Este sistema está considerado actualmente como el mejor clasificador de datos, lo que la convierte en una tecnología muy interesante para implementar en fábricas que busquen diferenciarse de sus competidores.

Algunas de las aplicaciones del Deep Learning en la Industria 4.0 son:

• Reconocimiento de piezas nuevas dentro del sistema de producción . El Deep Learning puede detectar partes que no se han percibido antes. Gracias a las redes de neuronas artificiales, el sistema aprende de aquellas imágenes que ya conoce, pudiendo detectar que es una pieza nueva sin tener que indicarlo.
• Detección inteligente de fallos . Una vez que este sistema aprende, es capaz de reconocer defectos de tamaño o forma sin tener que categorizar todas las variables posibles. A través del Deep Learning, la detección de defectos de fabricación queda totalmente automatizada.
• Autenticación segura de acceso a instalaciones . Reconocimiento biométrico automático para garantizar la seguridad en edificios, salas con datos sensibles, accesos a planta y otras zonas de las instalaciones.
• Control de la cantidad de insumos en la cadena de suministro para la fabricación de piezas, gracias a su avanzado sistema de reconocimiento e interconexión con la red de producción.

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Las aplicaciones de Deep Learning para la Industria 4.0 están en continua evolución y son la clave para la ventaja competitiva y la diferenciación en el sector.

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