La diferencia entre Dashboarding, inteligencia artificial y machine learning

En la era de Internet de las cosas (IoT), hay mucha terminología flotando que tiene una definición confusa que parece ajustarse según la audiencia y el contexto. Algunos términos incluso se usan indistintamente y de manera incorrecta. Términos como Dashboarding, Inteligencia artificial (AI) y Machine Learning (ML) se refieren a tecnologías que se pueden utilizar para mejorar los resultados de fabricación y que a su vez son completamente diferentes. Pero, ¿qué significan estas diferencias para su negocio? Profundizaremos en las diferencias de cada uno para mostrar cómo la tecnología puede ayudarle a tomar mejores decisiones.

Dashboarding vs. Inteligencia artificial

Al observar los indicadores clave de rendimiento (KPI), a menudo veremos algunas representaciones gráficas que destacan las métricas que las partes interesadas consideran más críticas. Estos paneles de control tradicionales pueden ser extremadamente beneficiosos, ya que brindan una vista rápida de las operaciones e identifican áreas de interés. Es importante recordar que esta información suele ser información histórica centrada en lo que ya sucedió. Puede ser casi en tiempo real y puede informar de manera efectiva cosas como cantidad de unidades producidas en una hora, fluctuaciones de temperatura durante un día o volumen de chatarra por lotes. Esta forma de visualizar datos se basa en la intervención humana.
En los mejores ejemplos, los paneles proporcionan una vista de información basada en roles, un ingeniero de mantenimiento puede querer saber qué equipo está funcionando por debajo de las especificaciones, o qué máquinas necesitarán mantenimiento y cuándo. Para un Gerente de Operaciones se pueden visualizar los mismos datos con respecto al rendimiento: si el equipo está funcionando como se espera en una línea, cuántas piezas se producen por hora o cómo se compara la salida de la línea uno contra la línea dos. A menudo, la información se almacena en silos, lo que lleva a que las correlaciones interfuncionales no se detecten.
En pocas palabras, un panel de control estándar es una vista instantánea de las operaciones que proporciona una revisión rápida de los equipos: ¿está todo bien? A menudo, este cuadro de indicadores puede ser suficiente, sin embargo, una limitación común de su eficacia es la cantidad de fuentes de datos que aprovecha. Muchos paneles de control listos para usar extraen información de una sola fuente de datos, y profundizar en los detalles puede ser muy manual y laborioso. A medida que las plantas de producción se vuelven más sofisticadas, se requiere la correlación entre varias fuentes de datos para hacer predicciones sobre el rendimiento.
Por el contrario, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son progresivas y aprovechan conjuntos de datos más grandes para comprender patrones, determinar por qué está sucediendo algo y predecir lo que sucederá a continuación. Estos motores pueden consumir grandes cantidades de datos de múltiples fuentes diferentes a la vez, correlacionando instantáneamente los datos por lapsos de tiempo. Con este inmenso aumento en el poder de procesamiento, Machine Learning entrena un algoritmo sobre qué buscar, recopila ejemplos de buenos y malos resultados y utiliza la retroalimentación para aprender cómo mejorar. Cuanto más específicos sean los datos y más diversas las fuentes, más precisa será la predicción.
Los dashboards tradicionales son descriptivos; el machine learning y la inteligencia artificial son predictivos. Proporcionan una visión inteligente de lo que probablemente sucederá a continuación, lo que facilita la decisión de cómo seguir adelante.

 

Machine Learning vs. inteligencia artificial

 
Estos dos términos están interrelacionados; de hecho, el machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático o machine learning es un algoritmo estadístico escrito por un especialista de datos para determinar la probabilidad de ciertos resultados. A medida que consume datos sobre un proceso, reconoce patrones y aprende el comportamiento de una máquina, proceso o entorno e identifica resultados probables; respondiendo a la pregunta: ¿por qué las cosas no están bien? Con el tiempo se vuelve más preciso con el objetivo de maximizar el rendimiento en función del algoritmo que lo define.
Qué hay que considerar para un impacto óptimo del aprendizaje automático:
  • Integridad de los datos: se deben recopilar suficientes muestras de resultados buenos y malos en intervalos de tiempo regulares para aprender y predecir resultados precisos. Debe haber entradas de alta calidad para obtener resultados de alta calidad.
  • Reajuste y reentrenamiento: los modelos de aprendizaje automático deben ajustarse y reentrenarse con regularidad. Piense en un ingeniero de planta, que aprende continuamente para asegurarse de que está actualizado con la información más reciente para seguir siendo relevante en la industria. Los modelos de aprendizaje automático son muy similares en cuanto a cómo deben ajustarse para garantizar que puedan ejecutarse a un ritmo que cumpla con los requisitos de producción y se capaciten nuevamente para tener los datos disponibles más recientes para los procesos clave. Cuanto más precisa sea la información, mejores serán las cualidades predictivas que tendrá.

El impacto del machine learning en la industria


El uso de machine learning permite a los fabricantes identificar anomalías, tendencias y correlaciones cruzadas que, de otro modo, pasarían desapercibidas en los informes de datos tradicionales. Eliminar el potencial de error humano y acelerar el tiempo de procesamiento crea la posibilidad de importantes ganancias en productividad.
Algunos resultados potenciales del uso del aprendizaje automático:

  • Minimice los defectos del producto y las tasas de desperdicio: aumente los rendimientos de fabricación identificando problemas de calidad desde la raíz.
  • Reduzca el tiempo de inactividad no planificado de la máquina: prediga cuándo una máquina tendrá una falla
  • Pronostique la demanda con mayor precisión: planifique sus operaciones en función de la visibilidad de la demanda del cliente.
  • Desarrollo de productos más rápido: aumente el tiempo de comercialización mediante la creación de prototipos más rápida y confiable
  • Optimice la logística y las operaciones de la cadena de suministro: reduzca los costos operativos y administre mejor el inventario

Es importante tener en cuenta que el aprendizaje automático consume, analiza y aprende de los datos para predecir lo que sucederá, no toma decisiones. El Machine Learning es el modelo que alimenta la Inteligencia Artificial. La inteligencia artificial es la acción que se toma en función de esas predicciones del aprendizaje automático.

Preparándose para el futuro de la inteligencia artificial

Desde el principio, el objetivo de la inteligencia artificial ha sido capacitar a las máquinas para que realicen tareas humanas. Con los desarrollos en el procesamiento de datos, la inteligencia artificial puede aprovechar la información del aprendizaje automático y otras herramientas para resolver problemas complejos y realizar tareas con éxito con poca o ninguna interacción humana. Donde Machine Learning sugiere opciones para mejorar o evitar fallas, la inteligencia artificial toma decisiones y actúa. A medida que las tecnologías continúan avanzando en esta área, la inteligencia artificial se incorpora a las máquinas inteligentes con límites específicos de toma de decisiones y acción.

Cuando se trata de dashboards, inteligencia artificial y aprendizaje automático, es fácil malinterpretar las diferencias, los beneficios clave y el impacto en la industria.

Aprovechar tecnologías como el aprendizaje automático puede preparar su negocio para el futuro y predecir con precisión los resultados en función de sus acciones y decisiones. Al aprovechar las herramientas adecuadas, puede mejorar la eficiencia y la productividad mientras logra su visión estratégica.


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