Editorial de Alberto Martínez publicado en la revista Computer World. Fecha: 24.02.2018
Sin embargo, las personas no tenemos la capacidad de analizar en tiempo real esa ingente cantidad de datos para explotarlos al máximo. Por ello, es necesario incorporar en nuestras organizaciones una herramienta innovadora que sí pueda superar estas barreras. Hablamos del Machine Learning o Aprendizaje Automático, considerado por la consultora Gartner como una de las 10 tecnologías estratégicas que revolucionará las empresas y que supondrá un cambio de paradigma en la forma de producir de las fábricas. Según cuantifica General Electric, este habilitador de la Cuarta Revolución impulsará la capacidad de producción hasta un 20%, generará importantes ahorros en consumo de material y gasto energético y reducirá, también en un 20%, los retrabajos.
El Aprendizaje Automático consiste en dotar a las máquinas de inteligencia cognitiva. Para ello, se les enseña a través de la introducción de datos históricos para predecir comportamientos futuros, de respuestas ante diferentes eventualidades… En paralelo, se desarrollan algoritmos que aprenden por sí mismos de los datos y son capaces de buscar la manera de optimizar la producción a partir de dicha información. Por ejemplo, si tenemos informatizado el perfil de nuestros clientes (tamaño, pedidos, frecuencia, materiales, precios…), el sistema es capaz de predecir demanda, alertar de posibles bajas, fijar precios, detectar fraudes, prevenir la morosidad o identificar nuevos patrones de consumo. En este sentido, en un mundo en el que la capacidad de las empresas para personalizar su producción es un valor en alza, el Machine Learning demuestra ser una herramienta idónea para segmentar perfiles y ofrecer la flexibilidad que exigen los pedidos a la carta.
Incluso analizando el comportamiento de los clientes, esta tecnología abre la puerta a nuevos modelos de negocios que llegan de la mano de la “servitización” de la industria. Es decir, la posibilidad de ofrecer servicios alrededor de los productos que fabricamos gracias a estas nuevas herramientas de la Industria 4.0. Por ejemplo, esa mencionada capacidad de personalizar productos a partir de un producto estándar es un servicio que se ofrece al cliente, o si creamos aplicaciones entorno a un artículo también podremos crear nuevos modelos de negocio.
De este modo, conociendo bien a nuestros clientes y aplicando esta tecnología conseguiremos incrementar sustancialmente nuestras ventas.
Aplicado a la cadena de producción, se pueden reducir las paradas de las máquinas, calcular velocidades de fabricación, ajustar carga de trabajo a la demanda o bien detectar posibles averías antes de que éstas se produzcan. Es decir, ofrece respuestas ante diferentes incidencias en tiempo real que ayudan a las personas a tomar mejores decisiones, incluso puede llegar a automatizar dichas respuestas. Lo que sin duda aporta agilidad y rapidez a la planta. Todo ello, con menores costes. Más aún, el Machine Learning permite obtener una mayor escalabilidad de la producción a través del análisis predictivo y de la selección adecuada de máquinas y proveedores.
But we shouldn’t think that having a high volume of data is the only condition for applying Machine Learning. Quality is better than quantity, and it is important to filter the raw information that really adds value for predictions. In short, selecting strategic information along with an analysis system that has a global view and a predictive capacity of production, will make us more productive with lower costs. In other words, more competitive.