Mayor competitividad, eficiencia de recursos y optimización de procesos es lo que el machine learning ha venido a propulsar las fortalezas de las compañías del sector manufacturero.

La convergencia de la amplia disponibilidad de sensores de bajo costo, la implementación de tecnologías como la nube y una mayor potencia de cómputo han reunido una multitud de dispositivos conectados que pueden monitorear, recopilar, intercambiar, analizar y entregar información sobre las operaciones de manufactura como nunca antes se había visto. Los primeros en adoptar estas tecnologías están invirtiendo en la “manufactura inteligente” y en herramientas de machine learning (aprendizaje automático) para impulsar mejoras significativas y, en última instancia, mantener la competitividad.

Para maximizar estas nuevas tecnologías (¡y costosas inversiones!), las tecnologías analíticas juegan un papel clave para lograr una comprensión más profunda que es necesaria para impulsar las decisiones de manufactura. Para aquellos que lo hacen, las recompensas son grandes: el potencial de la eficiencia en productividad, el aumento de los ingresos y el ahorro general de costos puede reinvertirse en el negocio para una competitividad continua.

Vanguardia con raíces familiares

El machine learning o aprendizaje automático se basa en una serie de elementos básicos ya conocidos, comenzando con las estadísticas clásicas, como la agrupación, la clasificación y la regresión; con el advenimiento de la ciencia de la computación automatizando el proceso de construcción del modelo.

Compitiendo en un mundo impulsado por los datos

Para ir más allá de la moda, los líderes deben comprender los desafíos que el machine learning puede ayudar a abordar y aprovechar las formas en que pueden implementar con éxito herramientas analíticas y sus datos para ofrecer un valor real. Mediante el machine learning , las empresas de manufactura podrán obtener una inteligencia de fabricación mucho mayor que puede contribuir al éxito continuo de su actual marco de mejora continua.