Cómo aprovechar la producción con el aprendizaje automático
La importancia del aprendizaje automático
Hollywood retrata la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) a través de películas de ciencia ficción y acción; sin embargo, las aplicaciones son cada vez más comunes en la vida cotidiana. Desde algoritmos de aprendizaje automático que recomiendan qué películas pueden disfrutar los espectadores en función de sus hábitos previos hasta chatbots que ayudan eficazmente a los clientes a encontrar el contenido, el vendedor o la página de servicio que necesitan, pasando por franquicias deportivas que utilizan el aprendizaje automático para ayudar a fichar y negociar con jugadores, el futuro del aprendizaje automático parece estar aquí. Para los fabricantes, las aplicaciones empresariales reales de la integración de datos de ML/AI para tomar decisiones más informadas pueden ser vitales, explica Paul Dunn, vicepresidente de gestión de productos de Infor, en una reciente entrevista en podcast con Panorama Consulting Group.
Fabricantes de todos los tamaños pueden obtener valor de estas tecnologías modernas avanzadas (pero accesibles) que aprovechan los conocimientos de los datos y se integran fácilmente en los sistemas existentes. Dunn considera que la IA/ML para los fabricantes es especialmente valiosa en el entorno actual, en el que la volatilidad y las anomalías de la cadena de suministro siguen desafiando al sector. Con toda esta incertidumbre, los fabricantes están recurriendo a soluciones de aprendizaje automático, especialmente para el control predictivo de la calidad y el mantenimiento de los productos, con el fin de garantizar que fabrican buenos productos, supervisar el mantenimiento de los sistemas para evitar interrupciones en la producción y captar sus conocimientos internos.
Dunn aconseja a los fabricantes que se plantean cómo implantar la IA/ML: "Lo simple es mejor. No es necesario ser complejo; sin embargo, los modelos inteligentes sí deben ser capaces de adaptar variables para ofrecer un valor real." Un ejemplo reciente que pone de manifiesto el valor del ML/AI es el de la pandemia de COVID, que lanzó una enorme bola curva a los fabricantes, que tuvieron que averiguar rápidamente cómo adaptarse. La previsión de la demanda con el beneficio de ML permitió a los fabricantes con esas herramientas determinar rápidamente, y con mayor precisión, lo que era necesario ajustar.
"Es importante empezar con procesos y análisis sencillos y, a partir de ahí, ampliarlos con IA/ML más avanzados. Puede parecer contrario a la intuición, pero hay que empezar por lo simple y construir hacia arriba, en lugar de empezar por lo complejo y construir hacia abajo", comparte Dunn, quien explica que la mayoría de las empresas ya tienen cantidades significativas de datos dentro de sus sistemas de gestión de mantenimiento ERP, CRM y RRHH y sistemas de ejecución de fabricación.
En el podcast, Dunn analiza los seis principales impulsores de valor para los fabricantes que integran IA/ML:
- Inteligencia de procesos - mejora la eficiencia y la toma de decisiones tanto en los procesos empresariales como en los de fabricación. Esto puede ser tan sencillo como ¿cómo detecto anomalías en nuestro sistema contable para evitar el fraude? Este tipo de información es fácil de detectar para la IA/ML.
- Inteligencia de Activos - Muy utilizada para el mantenimiento predictivo y preventivo. Es útil poder predecir cuándo un equipo podría no funcionar como se supone que debe o tener un tiempo de inactividad inesperado, que es una de las principales causas de pérdida de oportunidades y de valor para una empresa durante la producción.
- Inteligencia de previsión - una herramienta más reciente que las empresas necesitan para resolver los problemas de la cadena de suministro. Ayuda a saber qué/cuándo pedir materiales e incluso puede predecir cuándo pueden escasear algunos materiales.
- Inteligencia de ventas - Ayuda a mejorar la eficiencia y eficacia de las relaciones con los clientes, responde a preguntas como: ¿Quiénes son mis mejores clientes potenciales? y ayuda a prever los objetivos de ventas para el año siguiente.
- Inteligencia de precios - Apoya la fijación de precios centrada en el mercado y detecta anomalías de precios u oportunidades en el mercado donde los precios podrían subir para aumentar los márgenes, así como donde los márgenes pueden estar disminuyendo y cómo hacer frente a eso.
- Inteligencia de Capital Humano - Proporciona eficiencia laboral con ideas sobre cómo mejorar la satisfacción y retención de los empleados. Puede identificar a los empleados que podrían estar en riesgo antes de que renuncien. Esto es importante en un mercado laboral tan ajustado como el actual.
Es importante que los fabricantes empiecen a pensar qué tipo de información necesitan para obtener un determinado resultado y, a continuación, incorporen las herramientas de IA/ML con modelos de datos semánticos para generar resultados precisos y útiles".
Conclusiones de Dunn: No actúe solo cuando determine cómo utilizar e integrar el aprendizaje automático o la inteligencia artificial en su organización. Requiere el enfoque y las habilidades de quienes tienen experiencia en estas áreas.
La IA/ML pueden ser activos valiosos para ampliar los conocimientos de un fabricante sobre sus procesos, productos y producción. La integración de IA/ML fortalece la toma de decisiones estratégicas y puede generar valor final.
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