Machine learning en la industria: haz predicciones de consumo y planifica tu operación
La revolución prometida por la industria 4.0 pasa necesariamente por el uso más inteligente de los datos. Además, depende de los beneficios del machine learning en la industria y de la automatización. Conoce más en el artículo
Además, el machine learning ya cambió la rutina de los ambientes productivos. Una investigación de la consultora Fortune Business Insights proyecta un crecimiento acelerado para la tecnología. En 2022, el mercado global se estimaba en US$ 21,1 mil millones. La proyección apunta a US$ 209,9 mil millones en 2029. Por lo tanto, el ritmo de adopción sigue alto.
“El machine learning es un subgrupo de la inteligencia artificial. Es el método que enseña a las computadoras a aprender a partir de algoritmos o de datos, imitando a los humanos. La adopción de la inteligencia artificial y del machine learning crece en varios sectores. Es el caso del segmento de salud, automotriz y retail, entre otros”, dice la investigación.
Pero ¿cuáles son los motivos detrás de esta revolución? La Internet de las Cosas ya transformó el agronegocio, como explicamos en este artículo. Del mismo modo, el machine learning es la apuesta de la industria para mejorar la previsibilidad y la planificación operativa. En la práctica, es la tecnología capaz de llevar a las manufacturas al concepto de industria 4.0.
En la práctica, la capacidad de aprender y de ejecutar tareas de forma automática cambió el juego. Las aplicaciones derivadas llevan a la industria al siguiente nivel. Eso vale para sus costos y procesos internos. Además, alcanza la competitividad del segmento y la relación con los clientes, sea B2B o B2C.
¿Cómo puede impactar el machine learning en la industria?
Por eso, las posibilidades de uso del machine learning en la industria son innumerables. Todo depende del segmento de actuación. Otro punto preponderante es la relación de la empresa con el uso de las tecnologías: cuanto más estratégica sea, mayores serán las posibilidades de obtener los resultados esperados. En última instancia, el foco está en la automatización.
Del mismo modo, la aplicación de esta tecnología se volvió una cuestión de supervivencia para las fábricas. Al fin y al cabo, el volumen de datos ya es imposible de gestionar a mano. Entre las posibilidades más comunes del machine learning en la industria, están:
1 – Previsión de demanda
Como resultado, el foco del machine learning es usar el historial de datos de la industria. A partir de eso, anticipa demandas futuras del negocio. Es decir, el desempeño de períodos anteriores alimenta la proyección de escenarios. Como resultado, abre la posibilidad de hacer una previsión de demanda. Eso incluye la gestión de inventario y la previsión de resultados futuros.
Asimismo, el machine learning conecta diferentes fuentes de datos. Por lo tanto, facilita el control de los niveles de inventario y la disponibilidad de productos. De esa manera, se evita la falta de artículos en fechas estacionales importantes. Es el caso de Navidad, del Black Friday o del Día de la Madre.
2 – Planificación de rutas
En un país de dimensiones continentales como Brasil, la logística asume un papel fundamental para una industria. Además, volverse más inteligente en esta área garantiza la optimización de gastos. Como resultado, los costos quedan controlados y los márgenes siguen seguros.
En resumen, en muchos casos, tener éxito en la planificación de rutas es un desafío. Eso se acentúa en la llamada última milla, la etapa final de la entrega. Por lo tanto, cuanto mejor sea la planificación, mejor será la optimización de costos y la satisfacción del consumidor.
De hecho, el machine learning captura datos de entregas anteriores y traza rutas alineadas con el negocio. Además, la tecnología ayuda en la planificación de la flota. El objetivo es lograr el mejor costo-beneficio.
3 – Mantenimiento predictivo
Además, uno de los mayores miedos de la industria es la parada no planificada por falla de máquina. Por eso, el mantenimiento predictivo es de extrema necesidad. Así se garantiza el funcionamiento de forma estructurada e inteligente.
En la práctica, con el machine learning en la industria, los sensores anticipan potenciales problemas en la operación. Como resultado, los gestores programan las interrupciones con más tranquilidad. Además, muchas plantas ya usan gemelos digitales para simular escenarios antes de la parada. En muchos casos, una parada programada evita un problema mucho más grave.
4 – Control de calidad
Ninguna manufactura opera de forma totalmente satisfactoria todo el tiempo. Por eso, el machine learning en la industria se aplica mucho en el control de calidad. Por medio de cámaras, pruebas e inspecciones automatizadas, se percibe rápido cuándo un producto sale del estándar. Por lo tanto, la decisión sobre el lote se vuelve más rápida y más segura.
5 – Servicio de Atención al Consumidor (SAC)
Por eso, muchas industrias operan directamente con ventas al consumidor, en el mercado B2C. Para muchos negocios, la necesidad de gestionar la atención a múltiples clientes es un verdadero desafío. Eso ocurre especialmente porque están en muchos canales diferentes. Por lo tanto, la tecnología permite una atención más eficiente y optimizada, además de reducir costos.
Del mismo modo, ante esa realidad, el machine learning también está presente en los SAC. Un ejemplo son los asistentes de IA generativa. Estas herramientas resuelven la mayor parte de las dudas de los consumidores. Cuando perciben una situación más compleja, derivan a un operador humano.
6 – Optimiza el trabajo humano y la toma de decisiones
Como resultado, uno de los razonamientos naturales sobre el machine learning es que ocupará puestos de trabajo. Sin embargo, los estudios apuntan a una transformación de las ocupaciones, y no a su simple extinción. Es lo que ya señalaba un informe del Foro Económico Mundial.
En 2020, el Foro estimó que, hasta 2025, 85 millones de puestos se redistribuirían entre humanos y máquinas. Al mismo tiempo, proyectó 97 millones de nuevas ocupaciones a partir de esa adaptación, según la investigación. Desde entonces, la llegada de la IA generativa aceleró ese movimiento.
Mientras tanto, en este nuevo tipo de relación, las personas se enfocan en iniciativas más estratégicas. La operación repetitiva queda a cargo de las máquinas. De esa forma, los equipos participan de la decisión en situaciones que escapan de la rutina.
Se percibe el potencial del machine learning, pero la transformación no es tan simple como parece. La tecnología depende de una buena organización de datos. También exige equipos que permitan la comunicación entre máquinas. Además, requiere integración con el ERP y un sector de TI preparado. Por lo tanto, la madurez de TI de las organizaciones será determinante en este proceso.