Ensayo de Inteligencia Artificial y minería de datos

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Ensayo de Inteligencia Artificial y minería de datos

Presentado por:

Nelson Cuellar Fiaga

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Grupo: BN

Presentado a:

Dionicio Neira Rodado

Universidad de la Costa

(C.U.C)

ENSAYO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INGENIERÍA INDUSTRIAL Y MINERIA DE DATOS

Hoy en día muchas empresas han venido desarrollándose cada vez más, para mantenerse dentro de los estándares de la competitividad, implementado una herramienta que ha venido evolucionando a través del tiempo que es la INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), gracia a ella las empresa han mejorado sus proceso de producción y no solo esta área sino que también en otras ares como logística, calidad etc. Pero en este trabajo nos enfocaremos en el área de producción y como la inteligencia artificial ha impactado en los procesos.

La aplicación IA es el medio principal por la cual las industrias han crecido de una manera acelerada y constante enfocándose en la aplicación de la mejora de sus procedimientos de producción, obteniendo así una mayor productividad generando un aumento de la producción en menos tiempos y ahorro de dinero en algunos recursos utilizado para la producción de cualquier artículo.  

La Inteligencia Artificial (AI) tiene por objeto el estudio del comportamiento inteligente de las maquinas, a su vez el comportamiento inteligente supone percibir, razonar, aprender, comunicarse y activar en entorno complejo. Una de las meta a largo plazo de IA es el desarrollo de máquinas que pueden hace todas estas cosas iguales, o quizás incluso mejor, que los seres humanos. Otra meta de la IA es llegar a comprender ese tipo de comportamientos, sea en las máquinas, en los humanos o en otros animales. Por lo tanto, la IA persigue al mismo tiempo metas científicas y metas de ingeniería.

Se puede decir, que la Inteligencia Artificial pretende alcanzar inteligencia por medio de sistemas computacionales. Para ello se requiere de sistemas expertos conocidos como sistemas informáticos que intentan hacer que se adquiera la habilidad de tomar decisiones tal o mejores de un experto humano lo haría en una situación dadas, para la cual se requieren de redes Neuronales.

Por lo que es preciso conocer la definición de redes Neuronales es un modelo de algunas de las propiedades que representan las neuronas biológicas. Es decir, una red Neuronal es una simulación del celebro humano capaz de realizar o imitar las funciones del mismo.

En general los modelos de Inteligencia Artificial (AI) son una respuesta al deseo de aproximar el  comportamiento y el pensamiento humano a diversos sistemas para la solución de determinada problemáticas. Por ello, no es de sorprender que actualmente se tiene sistemas muy avanzados que pueden emular ciertas características humanas.

La Inteligencia Artificial ha ayudado a muchas industrias en el área de producción, con la ayuda de máquinas que realiza dicha tarea de manera más rápida y eficiente, también ayuda en algunas tarea del proceso que el hombre no puede realizar, como lo hemos mencionado anterior mente que una área de producción automatizada se tendrán resultados excelente en la producción teniendo una cantidad de producto mayor para así cumplir con la demanda del mercado.

La Inteligencia Artifician se encuentra desde un mínimo sensor, ayuda a controlar problemas que se presente en la hora de producir un producto, por ejemplo en una empresa de embotelladora cuando la botella sale de la máquina de llenado pasa por una serie de sensores  que detentan características que estén fuera de parámetros establecido por calidad de esa botella como bajo de nivel, exceso de nivel que si la tapa de esa botella está bien tapada o que la botella no tenga ninguna deformación, en sensor reconoce todos esos problemas gracia a la Inteligencia Artificial. Aunque este ejemplo fue de la calidad de la botella, ese control nos ayuda mucho en la producción porque entre menos productos defectuosos más producción tendremos ya que la calidad va de la mano de la producción.

Por otra parte la minería de datos o data mining es una herramienta utilizada para trabajar en bases de datos con el fin de realizar un proceso mucho más rápido buscando patrones y puntos dentro de un rango que nos permitan predecir el comportamiento por medio de modelos matemáticos, según los explicado en la conferencia no solo los ingenieros de sistemas pueden aplicar la minería de datos ya que todos de alguna forma la aplicamos en  nuestro entorno y la gran importancia de la aplicabilidad de esta en nuestras áreas de trabajo y como debemos estar actualizados en estas áreas, dentro de la minería de datos uno de sus características más importantes es que no es necesario de realizar preguntas específicas ya que lo realizara esta tarea en el ámbito.

Por medio de la ingeniería de datos nos ofrece la opción de predecir eventos futuros teniendo en cuenta la información que se encuentra almacenada en estas.

Dentro de la minería de datos podemos resaltar que hay 4 puntos muy importantes

1. Determinación de los objetivos
2. Procesamiento de datos
3. Determinación del modelo
4. Análisis de resultados

A continuación se mencionara algunos casos donde se aplica la minería  de datos en varias áreas de la ingeniería según la publicación de  la revista de la universidad del externado  el cual lleva como título “Minería de datos como herramienta para el desarrollo de estrategias de mercadeo B2B en sectores productivos, afines a los colombianos: una revisión de casos” ya que nos parece de suma importancia para nuestras áreas de estudio.

Aplicaciones de la minería de datos en el modelado de procesos industriales: proceso de galvanizado

En el ámbito industrial, una de las principales aplicaciones más interesantes del proceso de minera de datos es el modelado de sistemas.

Una de las características muy común de los procesos industriales es el constante y rápido crecimiento del almacenamientos de datos, es decir que día a día se dispone de un mayor volumen de datos que datos históricos que contienen información de dichos procesos productivos; de esta manera, al aumentar la cantidad de datos almacenados, la capacidad para asimilarlo disminuye, por lo que se hace necesario el uso de herramientas que permitan extraer conocimiento útil. Es aquí donde tiene gran importancia la minería de datos (data mining).

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