6 Maneras en que Machine Learning está Revolucionando la Fabricación

Desde el aprovechamiento de las economías de escala hasta la introducción de las líneas de montaje, la búsqueda de nuevas eficiencias ha sido siempre el núcleo de la fabricación. Hoy en día, las mayores ganancias nuevas provienen de la combinación innovadora de hardware y software. En particular, la robótica ha revolucionado la fabricación, permitiendo una mayor producción con menos trabajadores.

Mientras que la robótica ha tenido un impacto durante décadas, el Machine Learning está empezando a desarrollar todo su potencial. Una encuesta del 2017 hecha por PWC reveló que menos de la mitad de las empresas ya la utilizaban. Sin embargo, cuando se implementa, el Machine Learning puede tener un impacto masivo en los resultados de las empresas.

Cómo Machine Learning está Revolucionando la Fabricación

En definitiva, el mayor cambio ha sido pasar desde un mundo en el que el impacto del Machine Learning es en gran medida teórico, a uno en el que ahora es bastante real. El impacto de negocio comprobado de los modelos de Machine Learning ha impulsado más inversiones hacia su desarrollo.

Aún así, hay muchas más ganancias por obtener. Para comprender mejor el potencial y cómo puedes aprovecharlo en tu empresa, hemos destacado seis formas importantes en las que el Machine Learning está afectando a la fabricación.

1. Modernizar el Control de Calidad

Probablemente has visto mucha publicidad que muestra a trabajadores revisando productos en una línea de montaje, buscando defectos. Este es un trabajo abrumador y agotador, y probablemente te preguntes cómo alguien puede mantener la atención necesaria para encontrar pequeños defectos durante horas.

En un ejemplo real, el control de calidad estaba paralizando a General Motors durante los años 70. Esto los llevó a adoptar las Técnicas de Manufactura de Toyota e implementarla en muchas de sus fábricas.

Incluso cuando se implementan técnicas de fabricación avanzadas, el uso de humanos para detectar defectos y errores es inherentemente limitante. Nuestros sentidos y la capacidad de atención simplemente tienen límites naturales muy por debajo de lo que los sensores de las máquinas pueden ofrecer. ¿En que traduce esta diferencia? Forbes descubrió que el Machine Learning aumentaba los índices de detección de defectos hasta en un 90%.

El control de calidad es a menudo realizado por los humanos porque normalmente es visual. Si el peso o la forma es el principal factor de calidad, es mucho más fácil que sea detectado por una máquina. Escanear en busca de etiquetas mal alineadas, colores apagados, niveles de brillo e incluso grietas es bastante simple para un humano pero muy difícil para una máquina. El Machine Learning, sin embargo, permite que los algoritmos inspeccionen visualmente los productos e identifiquen las fallas más rápidamente.

Un caso de estudio sobre la fabricación de acero puso de manifiesto el impacto que puede tener el Machine Learning cuando los defectos se identifican en una etapa temprana del proceso, lo que permite reducir los desechos. Las fábricas también son capaces de identificar eficientemente las posibles causas de estos defectos. Además de los productos en sí, el Machine Learning puede incluso mejorar las máquinas que fabrican los productos.

2. Minimizar las Fallas en los Equipos

Determinar cuándo llevar a cabo el mantenimiento de los equipos es una tarea excepcionalmente difícil con grandes implicancias. Cada vez que se saca una máquina para mantenimiento, no está haciendo su trabajo e incluso puede requerir un tiempo de inactividad de la fábrica hasta que se repare.

Las reparaciones frecuentes significan pérdidas, y el mantenimiento infrecuente puede llevar a averías aún más costosas. Los costos globales del tiempo de inactividad de los equipos suman 647 mil millones de dólares anuales. Visto de otra manera: El costo medio internacional de dicho tiempo de inactividad es de 5.600 dólares por minuto.

Teniendo en cuenta estos costos, no es sorprendente que la prevención de una sola avería no planificada pueda pagar el costo de la implementación del Machine Learning. Pero, ¿cómo minimiza el Machine Learning estos problemas, exactamente?

Los algoritmos de Machine Learning son excelentes para considerar múltiples fuentes de datos para predecir y determinar el tiempo de reparación óptimo. Esto puede hacerse simplemente identificando los errores y defectos a medida que se producen para que se aborden inmediatamente, no una vez que un humano los haya descubierto más adelante.

Además, los algoritmos de Machine Learning utilizan datos históricos para identificar patrones de fallas del equipo, ayudándote a determinar cuándo debes realizarser el mantenimiento de rutina.

Los datos también pueden tomarse automáticamente desde el interior del equipo, eliminando la necesidad de una comprobación manual. El aumento de la velocidad y la eficiencia - además de la disminución de los costos de mano de obra - se traducen en un importante retorno de la inversión para la mayoría de las empresas, pero las mayores ganancias provienen de un cambio en la forma en que se lleva a cabo el mantenimiento.

3. Predecir las Necesidades de Mantenimiento

Estos datos se resumen en un cambio de los trabajos de reparacións de reactivos a proactivos. Por lo general, el mantenimiento se lleva a cabo una vez que se produce un problema, debido al alto costo de sacar el equipo fuera de la línea para que sea revisado manualmente en busca de posibles problemas. Cuando esto ocurre, los gerentes se enfrentan constantemente a una muy dificil decisión: desconectar el equipo y provocar una pérdida ahora, o arriesgarse a pérdidas aún mayores en el futuro.

El papel del Machine Learning es identificar el momento ideal para hacer esa elección, y eliminar las costosas y estresantes conjeturas. Utilizando el Machine Learning para predecir cuándo es probable que se produzcan averías en los equipos, tu empresa puede ser mucho más proactiva y asegurarse de que se les da el servicio antes de que eso ocurra. Esto se traduce en menos errores, menos tiempo de inactividad y menores costos, incluso de capital humano porque los gerentes y otros trabajadores deben involucrarse menos.

¿En que se traducen estos beneficios? Un estudio reciente de Deloitte encontró que un mal mantenimiento puede disminuir la producción entre un 5 a 20%. Está claro que poner Machine Learning en el centro del cuidado de los equipos es esencial para evitar costosas ineficiencias.

Las Ventajas del Machine Learning van más allá de la Fábrica

Incluso después de que el Machine Learning haya ayudado con el control de calidad y el mantenimiento de las máquinas, el producto resultante todavía tiene un largo camino por recorrer. Para el almacenamiento y el despacho, el Machine Learning tiene un importante papel que cumplir en la identificación de ineficiencias. Y así es como lo hace:

4. Optimizar la Cadena de Suministro

Tanto si se trata de piezas de repuesto para un equipo de tu fábrica - o los productos que el equipo produce - las cadenas de suministro fiables son esenciales para cualquier negocio de fabricación. A medida que la economía global se vuelve más compleja, también lo es el desafío de optimizar estas cadenas de suministro.

Un solo cambio en el clima, barcos dañados o cambios en los precios del combustible pueden repercutir en sus cadenas de suministro, afectando en gran medida a tu empresa. Recuerda que el costo promedio de un equipos que está fuera de línea es de 5.600 dólares por minuto. Este costo se aplica tanto si está esperando por las materias primas como si el equipo está averiado.

El Machine Learning toma en cuenta todos estos factores complejos y optimiza cada elemento de su cadena de suministro como resultado. Esto podría significar calcular cuánto tiempo extra hay para realizar un envío (para tener en cuenta la probabilidad de un retraso y/o su impacto financiero), o decidir desde dónde enviar un producto, basándose en los posibles patrones climáticos u otros potenciales problemas.

En pocas palabras, un algoritmo de Machine Learning puede tener en cuenta docenas - o incluso cientos - de factores antes de tomar la mejor decisión posible para tu negocio.

La importancia de minimizar estas demoras se trraduce en el nivel de inventario y al flujo de efectivo. Si, por ejemplo, puedes aumentar la eficiencia de tu cadena de suministro en un 10%, eso significa que puedes producir un 10% más de productos a la vez que disminuyes el nivel de incertidumbre en el proceso de producción. La producción eficiente y fiable es esencial para el éxito de un proceso de fabricación, y el Machine Learning hace que ambos sean facilmente acccesibles de una manera que nunca antes había sido posible.

5. Optimizar el Inventario

En estrecha relación con la optimización de la cadena de suministro, el Machine Learning puede tener un impacto similar en la optimización del inventario. Los costos de mantenimiento (el costo de almacenar el inventario) son enormes, usualmente rondando el 20-30% del costo de un producto.

Incluso una modesta reducción del 10% en los costos de mantenimiento puede reducir tus costos por unidad en un 2-3%. Mantener productos no vendidos o no entregados significa pagar por el espacio de almacenamiento. Esto puede no parecer un gran problema, pero su efecto en el flujo de caja es inmenso.

Aquí, el papel del Machine Learning es calcular cuándo tiene sentido económico mantener o vender el inventario, o incluso aumentar ó reducir la producción del inventario. Esto se hace mediante la supervisión de los elementos de la cadena de suministro mencionados anteriormente, así como de los precios de mercado, los costos de almacenaje y la capacidad de producción.

Considerar y equilibrar cuidadosamente todos estos elementos ha sido tradicionalmente una tarea hecha ´por humanos. Sin embargo, con la cantidad cada vez mayor de datos reflejados en cada una de estas áreas, los humanos son una mala elección para hacer estas tareas.

Por lo tanto, el papel del Machine Learning es obvio. Analizando miles o incluso millones de datos de información para tomar decisiones, estos algoritmos van mucho más allá de lo que un analista humano es capaz de hacer. No es de extrañar entonces que los resultados sobre la eficiencia general puedan ser cuantiosas.

Aumento de Eficiencia en Toda la Fábrica con Machine Learning

También hay aplicaciones para el Machine Learning que van mas allá de las áreas ya mencionadas. Las fábricas tienen más insumos que solo materias primas para la producción o información para el análisis: Las fábricas también funcionan con productos básicos como la electricidad.

6. Optimizar el Consumo de Electricidad

Obviamente, uno de los mayores insumos para cualquier fábrica es la electricidad. Mientras que la mayoría de las fábricas funcionan las 24 horas del día para una eficiencia óptima, es posible programar actividades más intensivas en energía para diferentes momentos. La idea es asegurar que esas actividades ocurran cuando la energía es más barata. Dependiendo de su fuente, esto podría ser durante el día (si la energía solar es prominente) o durante la noche (cuando la demanda es generalmente menor).

Por supuesto, no es tan simple. Obviamente tienes que tener en cuenta un sinfín de otros factores. Una vez más, aquí es donde entra en juego la capacidad de Machine Learning para procesar grandes cantidades de datos. Al considerar los precios de la energía junto con los costos de mano de obra, el mantenimiento de los equipos y la minimización del inventario, estos algoritmos pueden programar el momento perfecto para realizar actividades intensivas en energía para obtener el máximo ahorro de costos.

Trabajando en sentido inverso, esta información también puede permitir invertir inteligentemente en infraestructura eléctrica, ya sea en almacenamiento de energía o en energía solar. Esencialmente, los algoritmos de Machine Learning pueden permitir cuantificar con precisión el costo de la electricidad en tu fábrica en un momento determinado.

Puedes determinar con más precisión dónde tienen sentido tales inversiones, utilizar tus recursos de manera más estratégica y obtener mayor rendimiento en tus fábrica.

Aportando Mayor Eficiencia a la Fabricación

No es sorprendente que el Machine Learning continúe impactando en la fabricación, pero es más impactante que lo haga en casi todas las areas.

El Machine Learning puede ofrecer ahorros sustanciales en muchas áreas, desde la compra de materias primas hasta el mantenimiento de los equipos. La flexibilidad de esta tecnología explica su aumento de popularidad, ya que se ha vuelto mucho más fácil de usar y menos dependiente de la contratación de equipos de científicos de datos.

¿Qué le impide utilizar el Machine Learning hoy en día? RapidMiner hace que la ciencia de datos sea más accesible que nunca. Año tras año, se publican más estudios de casos e informes de investigación, proporcionando pruebas concretas de sus beneficios. El reto es simplemente entender cómo aplicarlo mejor a su negocio.

Tenemos mucha experiencia trabajando con empresas de manufactura, y sabemos que cada empresa ofrece su propio y único conjunto de complejidades y desafíos.

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Adaptado de original por Kara Lanio - Director de Marketing Digital de RapidMiner