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Casos de uso / aplicaciones de deep Learning en la fabricación

Las soluciones de deep learning están transformando a las empresas de fabricación en organizaciones de alta eficiencia gracias a estos beneficios:

  • Mejorar la productividad
  • Disminuir los defectos de producción
  • Aumentar la utilización de la capacidad
  • Reducir los costos de mantenimiento
  • ¿Cuál es el nivel de interés en utilizar deep learning en la fabricación?

Deep learning es una buena opción para la fabricación porque la fabricación produce niveles significativos de datos (por ejemplo, datos de series de tiempo de los sensores), sin embargo, la mayoría de las empresas de fabricación no utilizan estos datos de manera eficaz.

Los modelos de deep learning tienen el potencial de generar entre 1 y 2 billones de dólares anuales en la gestión de la cadena de suministro y la fabricación, como puede ver a continuación.

¿Cuáles son los casos de uso de deep learning en la fabricación?

Mantenimiento

El mantenimiento predictivo está ganando popularidad frente al mantenimiento preventivo. Esto podría deberse en parte a un mantenimiento predictivo más eficaz gracias a las soluciones de deep learning.

El análisis predictivo basado en deep learning se utiliza para prevenir fallas de una máquina al identificar los próximos problemas potenciales con mayor precisión. Los algoritmos de deep learning analizan el sonido, las imágenes y otros datos en tiempo real de los sensores instalados en los equipos para reducir el tiempo de inactividad de los sistemas.

Analítica predictiva

Los algoritmos de deep learning pueden predecir con precisión los resultados operativos. Permite a las empresas optimizar sus procesos.

Los modelos de deep learning utilizan datos de sensores en tiempo real de las cámaras para crear información basada en datos al monitorear las líneas de producción, el tiempo de espera de las máquinas, el inventario, el estado técnico de las máquinas y los comportamientos inseguros de los trabajadores.

Las empresas pueden examinar la eficacia de sus procesos analizando datos sobre materias primas, problemas de calidad, actividades de mantenimiento y otros factores de producción como la temperatura y la humedad. Esta capacidad ayuda a encontrar actividades sin valor agregado, líneas no rentables y cuellos de botella en las operaciones.

Algunas de estas predicciones pueden integrarse en dispositivos de IoT como cámaras para la toma de decisiones en tiempo real. Para obtener más información sobre esto, lea cómo la analítica perimetral está mejorando las operaciones.

Desarrollo de productos

El machine learning se utiliza cada vez más en el diseño de productos. El diseño de productos de alto rendimiento utiliza algoritmos de deep learning para

Desarrollo de productos: el software de diseño generativo permite a los usuarios ingresar información relevante, incluidos los KPI para optimizar y otros aspectos importantes de las decisiones de diseño (por ejemplo, costos de materiales y durabilidad). Luego, estos software proponen diseños y ayudan a los usuarios a hacer concesiones de diseño.

Pruebas de productos: se pueden realizar pruebas más realistas mediante modelos de deep learning sin tener que construir prototipos costosos de la vida real.

Los ingenieros en diseño automotriz afirman que el aprendizaje automático será clave para diseñar autos de carrera más rápidos y que las redes neuronales se pueden utilizar para crear simulaciones más realistas y calcular los resultados necesarios para alcanzar un rendimiento óptimo.

Seguro de calidad

Reducir las pérdidas / errores de producción es vital para las empresas manufactureras. Las capacidades de visión artificial impulsadas por deep learning se utilizan para detectar automáticamente productos defectuosos a tiempo. Los consultores afirman que las pruebas de calidad de estas soluciones pueden identificar el 90% de los defectos en casos de uso específicos.

Esto permite a los equipos de producción solucionar los problemas de calidad antes. Y, en general, cuanto antes se resuelvan los defectos, más barato será resolverlos. Por ejemplo, arreglar el cableado de un automóvil es mucho más fácil cuando el cableado está recién instalado que después de que todo el vehículo ha sido ensamblado y pintado.

Como ejemplo, Audi tiene un sistema de reconocimiento de imágenes basado en deep learning que se entrenó utilizando varios millones de imágenes de prueba. El sistema utiliza imágenes de chapa prensada de las cámaras y las analiza. Se afirma que tiene éxito en la identificación de grietas finas en las láminas de metal.

Robótica

Las empresas utilizan robots industriales para manejar procesos complicados y peligrosos. Ahora, las arquitecturas de deep learning permiten que los robots aprendan por sí mismos. Por ejemplo, Fanuc, empresa japonesa de fabricación de robots industriales, está experimentando con modelos de aprendizaje por refuerzo profundo. Un robot puede entrenarse para nuevas tareas mediante las capacidades de reconocimiento de patrones y objetos de los modelos de deep learning.

Gestión de la cadena de suministro deep learning es un enfoque analítico novedoso, ávido de datos y de alta precisión. Por lo tanto, puede agregar valor en el complejo espacio de administración de la cadena de suministro donde los algoritmos simples no pueden lograr altos niveles de precisión. Con deep learning, las empresas pueden:

  • Previsión de la demanda en tiempo real
  • Optimice las operaciones de su cadena de suministro y los programas de producción.
  • Lograr una gestión de inventario eficiente ayuda a reducir los costos de compra de materia prima

Estas capacidades permiten a las empresas responder rápidamente a los cambios de la demanda del mercado.

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Carla Serrato
Carla Serrato

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