Aprovechando el Deep Learning para la Industria 4.0: Clave para la excelencia operacional

El sector industrial enfrenta nuevos desafíos y cambios en el entorno cada día, todos con recursos limitados, que deben explotarse al máximo para lograr más con menos.

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

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

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

¿Qué es Deep Learning?

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

Machine Learning, todo lo que necesita saber

Más allá del Machine Learning

Deep Learning usa 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 mediante ecuaciones predefinidas por un humano, Deep Learning entrena al sistema para que aprenda a detectar por sí mismo las características existentes de los elementos percibidos.

El factor diferenciador de este “aprendizaje automático no supervisado” es que, mientras el machine learning depende de la cantidad y calidad de datos proporcionados por un humano para verificar patrones de acción, el deep learning es capaz de detectar la calidad de los datos por sí mismo 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, Deep Learning es capaz de analizar datos no estructurados de forma rápida y fiable, lo que tiene enormes aplicaciones en la Industria 4.0.

Aplicaciones de Deep Learning en la Industria 4.0

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 finanzas o salud, pero también para industrias química, agroalimentaria, cerámica, petróleo y gas, entre otras.

Este sistema se considera actualmente el mejor clasificador de datos, lo que lo hace una tecnología muy interesante para implementar en fábricas que buscan diferenciarse de sus competidores.

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

• Reconocimiento de nuevas piezas dentro del sistema de producción. Deep Learning puede detectar piezas que no se han percibido antes. Gracias a redes de neuronas artificiales, el sistema aprende de esas 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 en tamaño o forma sin tener que categorizar todas las variables posibles. A través de Deep Learning, la detección de defectos de fabricación es totalmente automatizada.
• Autenticación segura de acceso a instalaciones. Reconocimiento biométrico automático para garantizar seguridad en edificios, salas con datos sensibles, accesos a planta y otras áreas de las instalaciones.
• Control de la cantidad de entradas 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 evolucionan continuamente y son la clave para la ventaja competitiva y la diferenciación en el sector.

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