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.

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La clave para entregar valor está en el conocimiento escondido en sus datos, los cuales a menudo se encuentran en múltiples sistemas relacionales y no relacionales. Si el viaje hacia 4.0 suena complejo, no está solo en este sentimiento. Más de la mitad de las empresas con las que hemos hablado a nivel mundial califican el machine learning como uno de los principales desafíos que afectará a su negocio en los próximos 2 -3 años, y muchas no están seguras de por dónde empezar.

Aventurándose en el mundo del machine learning

El primer paso para aprender es entender. Aprovechar los beneficios del machine learning no tiene que comenzar con una inversión significativa en el piso de la planta.

Comprender los algoritmos, revisar los casos de uso aplicables que demuestren sus beneficios para abordar los desafíos y, finalmente, explorar su ajuste potencial en su actual proceso de mejora continua ayudará a impulsar las inversiones estratégicas en infraestructura, tecnologías emergentes y recursos especializados.

Sobre Minitab

Minitab ayuda a las empresas e instituciones a detectar tendencias, resolver problemas y descubrir información valiosa basada en los datos a través de un conjunto completo, y el mejor en su clase, de herramientas de análisis de datos y mejora de procesos. Combinando con una facilidad de uso incomparable, Minitab hace que sea más sencillo que nunca obtener una visión profunda de los datos. Además, un equipo de expertos en análisis de datos altamente capacitados garantiza que los usuarios aprovechen al máximo su análisis, lo que les permite tomar mejores decisiones, más rápidas y precisas.

Durante más de 40 años, Minitab ha ayudado a las organizaciones a impulsar la contención de costos, mejorar la calidad, aumentar la satisfacción del cliente y aumentar la efectividad. Miles de empresas e instituciones de todo el mundo usan Minitab Statistical Software, Companion y Quality Trainer para descubrir fallas en sus procesos y mejorarlos. En 2017, Minitab adquirió Salford Systems, un proveedor líder de analítica avanzada que ofrece un conjunto de potentes funciones de minería de datos, análisis predictivo y modelado. Libere el poder de sus datos con Minitab. Conozca más en www.minitab.com

 

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