Por: José Ibán Morillo
Managing Director InprOtech en Inprosec
El Machine Learning (ML), una subárea clave dentro del campo de la inteligencia artificial, ha pasado de ser una tecnología emergente a un pilar fundamental en numerosas industrias, incluida la ingeniería. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y optimizar sistemas está redefiniendo la manera en que se conciben, diseñan y operan los procesos. Este breve artículo explora su impacto en la predicción de fallos, la optimización de cadenas de suministro y la automatización, mencionando algunos ejemplos reales.
1. Predicción y mantenimiento preventivo
En los sectores industrial, aeroespacial y de manufactura, las fallas técnicas pueden ser devastadoras en términos de tiempo, recursos y costos financieros. Tradicionalmente, el mantenimiento industrial se ha dividido entre reactivo y preventivo programado. El mantenimiento correctivo solo reacciona cuando ocurre un fallo, mientras que el mantenimiento preventivo, aunque reduce fallas, no se adapta al estado real de los equipos, lo que lleva a inspecciones innecesarias o a no abordar puntos críticos. En este contexto, el Machine Learning está cambiando el panorama, permitiendo un enfoque predictivo que optimiza la eficiencia y ahorra costos considerables.
Capacidades del ML en mantenimiento predictivo:
Los algoritmos de ML, como redes neuronales recurrentes (RNN) y árboles de decisión, procesan datos operativos provenientes de sensores térmicos, vibracionales y eléctricos. Estos datos son comparados contra modelos para detectar anomalías y anticipar fallos. Esto resulta especialmente valioso en sectores con maquinaria costosa donde los fallos no planificados conllevan paradas prolongadas.
Siemens Energy ha colaborado con AWS para mejorar la visibilidad en los sistemas y equipos de las operaciones de sus clientes mediante Amazon Lookout for Equipment. Esta solución de ML permite identificar rápidamente anomalías en los equipos, diagnosticar problemas y reducir alertas falsas, facilitando la creación y despliegue de modelos en diversos tipos de recursos sin necesidad de conocimientos profundos en ciencia de datos. (Fuente: AWS | Cloud Computing).
Análisis avanzado de fallos
Los modelos de ML, entrenados con datos históricos y operativos, identifican patrones específicos que predicen fallos antes de que sucedan.
En 2023, Siemens Energy implementó un sistema basado en ML en Aberdeen, Escocia, para monitorear turbinas eólicas marinas. Detectaron oscilaciones anómalas en una turbina clave, cuya avería habría causado un apagón regional. Gracias a este modelo predictivo, evitaron pérdidas valoradas en más de 5 millones de euros y aseguraron un suministro continuo a 100.000 hogares (Fuente: www.siemens.com).
Monitorización en aviación
En la industria aeroespacial, la seguridad es primordial. Los modelos predictivos de ML supervisan datos de vuelo en tiempo real para identificar signos tempranos de fatiga o desgaste en componentes cruciales.
En 2024, Boeing utilizó algoritmos de ML para su flota comercial global. Esto permitió reducir incidentes por fallos en trenes de aterrizaje en un 25%, ahorrando 250 millones de dólares en inspecciones y reparaciones invasivas (Fuente: www.boeing.com).
2. Optimización de cadenas de suministro
En el mundo hiperconectado, donde una interrupción en la cadena de suministro puede desatar efectos dominó globales, el Machine Learning emerge como una solución crítica. Con la pandemia de COVID-19 y tensiones geopolíticas recientes, quedó demostrado que las estrategias tradicionales ya no son suficientes. Empresas de retail, manufactura y logística están adoptando ML para prever, ajustar y responder rápidamente a problemas en tiempo real. Esta tecnología está revolucionando desde la previsión de demanda hasta la logística inteligente.
Capacidades clave:
- Modelos predictivos de ML procesan grandes volúmenes de datos, incluidos históricos de ventas, patrones climáticos y dinámicas económicas. Esto permite anticipar demandas y ajustar la producción evitando sobreinventarios.
- En logística, los algoritmos identifican rutas óptimas integrando datos de tráfico, clima y precios de combustible, mejorando la sostenibilidad y reduciendo costos.
Predicción de demanda
La combinación de redes neuronales con algoritmos de series temporales ha demostrado alta precisión al prever necesidades.
Zara, con sede en La Coruña, España, ajustó su inventario europeo utilizando ML en 2023, reduciendo excesos en un 35% y mejorando la rotación de productos.
Integrando inteligencia artificial en su cadena de suministro, ha conseguido incrementar la eficiencia operativa y adaptarse rápidamente a las tendencias del mercado. Esta implementación ha mejorado la gestión de inventarios, beneficiando tanto a la empresa como a los consumidores al asegurar la disponibilidad de productos en el momento adecuado. (Fuente Vorecol: Inteligencia artificial e impacto en la optimización)
Logística inteligente
Optimización logística mediante ML no solo minimiza costos, sino que también reduce la huella ambiental.
En 2023, DHL aplicó ML para planificar rutas eficientes, logrando un ahorro operativo anual de 80M euros y disminuyendo las emisiones en un 20%.
Mediante la implementación de algoritmos inteligentes han logrado reducir sus costos de entrega en un 12% en ciertos mercados. Esta optimización de rutas logísticas es crucial para la rentabilidad de la empresa y demuestra el impacto positivo de la inteligencia artificial en la cadena de suministro. (Fuente Vorecol: Inteligencia artificial e impacto en la optimización)
3. Automatización y mejora de procesos
Desde los primeros días de la línea de ensamblaje, la automatización ha sido clave para la producción en masa. Sin embargo, las tecnologías tradicionales carecen de adaptabilidad y personalización. Es aquí donde el Machine Learning transforma las reglas del juego. Al permitir que sistemas industriales “aprendan” y ajusten en tiempo real según variaciones del proceso, el ML lleva la productividad, precisión y sostenibilidad a niveles nunca antes imaginados.
Capacidades clave:
- Integración con IoT para recopilar datos en tiempo real.
- Ajustes dinámicos que optimizan flujos de trabajo y recursos.
Inspección de calidad automatizada
Modelos de visión por computadora potenciados con ML identifican defectos con una precisión del 99%, reduciendo desperdicios y mejorando la satisfacción del cliente.
Siemens, en colaboración con Microsoft, ha impulsado la productividad industrial mediante la integración de inteligencia artificial. La IA industrial, como la visión por ordenador, permite a los equipos de gestión de calidad escalar el control de calidad, identificar desviaciones en los productos y realizar ajustes en tiempo real de manera más eficiente. (Fuente: www.press.siemens.com).
En 2024, Mercedes-Benz implementó un sistema ML en su planta de Stuttgart, Alemania, reduciendo productos defectuosos en un 50% (Fuente: www.daimler.com).
Planificación de recursos
El ML gestiona la asignación de materiales, personal y tiempos, optimizando recursos operativos.
4. Retos y limitaciones del Machine Learning
El ML tiene un potencial transformador, pero no está exento de desafíos. Entre ellos, destacan:
- Calidad de los datos:ML requiere datos precisos y homogéneos; errores en los conjuntos de datos pueden llevar a resultados incorrectos.
- Coste de implementación:Aunque el retorno a largo plazo es considerable, las inversiones iniciales pueden ser prohibitivas, especialmente para pequeñas y medianas empresas.
- Falta de interpretabilidad:Modelos como redes neuronales profundas son considerados “cajas negras” y carecen de transparencia para sectores críticos como la salud y la aviación.
Para mitigar estos desafíos, es crucial promover la formación técnica, desarrollar marcos éticos y garantizar la accesibilidad económica.
Breve reflexión
Si hemos de quedarnos con una idea que resuma lo visto en este breve artículo, podemos decir que el Machine Learning no solo transforma la ingeniería, sino que sienta las bases para una nueva era de precisión, sostenibilidad y eficiencia. Mientras seguimos explorando su implementación y retos, queda claro que esta tecnología será un factor clave en el avance industrial global. En el próximo artículo, nos adentraremos en las simulaciones avanzadas impulsadas por IA y su papel en mejorar procesos críticos.