Editorial de Alberto Martínez, CEO de Lantek, publicado en El País Retina.
Cinco razones para aplicar el ‘machine learning´ en la fabricación
Pero… ¿cómo hacerlo sin disparar los costes y manteniendo la calidad del producto y del servicio? El reto pasa por implementar una herramienta innovadora: el Machine Learning o Aprendizaje Automático de las máquinas.
- Este habilitador de la Industria 4.0 abre un enorme abanico de oportunidades en la cadena de producción, incrementando la productividad, reduciendo costes y ganando en eficiencia a partir del análisis de los datos que generamos y de algoritmos que optimizan la cadena de producción en tiempo real. Veamos con detenimiento las ventajas que ofrece el Machine Learning en la fabricación avanzada:
- Análisis de los datos. La digitalización ya no es cosa de una división en exclusiva, sino que se tiene que convertir en una estrategia a aplicar en todos los departamentos. Esto exige informatizar y sensorizar esa ingente cantidad de datos que producimos. A partir de aquí, integrarlos en todas las áreas para tener una visualización de conjunto y, así, sacarles mayor partido y poder tomar mejores decisiones. De este modo, las máquinas van aprendiendo y ofreciendo en tiempo real respuestas ante cualquier escenario. Por ejemplo, conocer el estado de las máquinas y, si fuera necesario, redistribuir la fabricación para evitar pérdidas de tiempo; comprobar la capacidad del almacén para satisfacer las necesidades de material de los pedidos; visualizar el progreso de los mismos para cumplir con los plazos de entrega…
- Predicción. El histórico de los datos permite al sistema anticiparse. A nivel de producción: predecir nuevos pedidos de clientes habituales, identificar nuevos patrones de consumo para incrementar las ventas o adaptar la carga de trabajo en función del volumen de los pedidos. Todo ello podría escalarse a otros niveles. A nivel de inventario nos ayuda a gestionar mejor el stock, a prever un posible desabastecimiento. Esta capacidad de predicción es extensible a otros procesos como el mantenimiento, de tal manera que se pueden detectar averías antes de que éstas se produzcan y programar revisiones en función de la demanda.
- Automatización. Las máquinas van aprendiendo a partir de las incidencias del mundo real (paradas imprevistas, pedidos urgentes, falta de personal…). A partir de ahí, muchas de las respuestas que ofrecen se pueden automatizar, con lo que no es necesaria la presencia de un operario en la planta, pudiendo éste dedicarse a otras actividades de creación de valor. Asimismo, se puede enseñar a las máquinas a identificar patrones de no calidad, reduciéndose, así, los retrabajos. Como vemos, la automatización ofrece una gran agilidad y rapidez en la producción, mientras las personas pueden poner el foco en otras áreas.
- Prescripción. Esta herramienta innovadora también visualiza de forma virtual la capacidad de la cadena de montaje. En este sentido, si el sistema determina que las máquinas no van a ser capaces de asumir una carga de trabajo en los plazos previstos, evalúa los posibles retrasos de otros pedidos y ofrece alternativas o, en algunos casos, las automatiza. Igualmente puede prescribir tarifas. Al tener toda la información en tiempo real, el sistema recomienda precios, teniendo en cuenta los gastos (coste de la materia prima, energía…) y la demanda. De tal forma que ofrece el margen adecuado.
Let us, then, support these disruptive tools, not only in order to avoid losing competitiveness, but also to position Spain as one of the reference European countries in terms of digitalization.