Transformando sus operaciones con Inteligencia Artificial

Hablemos de los cambios que hemos visto en los últimos años en la Inteligencia Artificial.

La inteligencia artificial no es nueva y existe desde hace décadas. Sin embargo, vemos un renacimiento de esta tecnología debido a algunos factores clave.

El primer factor clave, y el más relevante para el tema de hoy, es el surgimiento de una nueva generación de controladores de borde que son más capaces y rentables que cualquier cosa que hayamos visto antes. En algunos casos, por solo unos pocos cientos de dólares, puede obtener un procesador de clase de computadora portátil con gigas de memoria y espacio de almacenamiento local en un gabinete industrial capaz de ejecutar modelos complejos de aprendizaje automático.

También vemos que la mayoría de las plataformas en la nube se amplían con capacidades nativas de aprendizaje automático basadas en marcos abiertos y bibliotecas que permiten a casi cualquier persona desarrollar una aplicación basada en IA con un esfuerzo mínimo o experiencia previa.

Todas estas capacidades, cuando se utilizan correctamente, tienen el potencial de transformar drásticamente sus operaciones.

Hemos aprendido de las muchas conversaciones con nuestros clientes en esta área que su desafío no es si la tecnología puede ayudarlos a resolver un problema o no, sino cuáles son los problemas correctos para resolver que brindarán el mayor valor a su negocio.

Es por eso que la tecnología no es el aspecto más crucial al seleccionar un socio, sino la experiencia en el dominio industrial y el conocimiento del proceso.

¿Qué pasa con el aprendizaje automático (ML)?

Realmente creemos que la IA, y más específicamente, el aprendizaje automático tiene un tremendo potencial para ayudar con los desafíos que he destacado.

La clave es implementarlo para que esté abierto a la entrada y el aprendizaje continuos de los operadores y no una implementación de caja negra. El objetivo es ocultar la complejidad de la ciencia de datos y la programación y presentar los resultados y eventos en el contexto del proceso para que el operador pueda interactuar naturalmente con los modelos y continuar expandiendo su precisión y capacidades.

En efecto, los modelos de aprendizaje automático capturan la experiencia del operador en el contexto del proceso y lo automatizan, preservando el conocimiento de los operadores más experimentados y permitiendo que los menos experimentados aprendan de él.

Al combinar otras técnicas, como flujos de trabajo además de la detección y la clasificación realizada por modelos de aprendizaje automático, podemos implementar estrategias de optimización totalmente autónomas que permiten la agilidad necesaria para reaccionar ante las condiciones volátiles del mercado.

¿Está subiendo el precio de nuestro producto en el mercado? Prioricemos el rendimiento mientras gestionamos o minimizamos las emisiones. ¿Está bajando el precio de nuestro producto? Prioricemos la gestión de costes y la vida útil de los activos productivos.

En el mundo actual, debemos ser flexibles en cuanto a cuál es nuestra estrategia de proceso óptima, pero también debemos ser capaces de cambiarla para adaptarnos a las condiciones del mercado que cambian rápidamente. La agilidad es lo que distingue a las empresas.

Vuelva a consultar mi próximo blog sobre el papel de la informática perimetral.

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