Industria 4.0. Inteligencia Artificial Industrial

En la búsqueda constante de la mejora continua y los cambios progresivos que exige el mercado y las empresas, es de gran importancia resaltar que existen diferentes herramientas administrativas y de producción, como es la Industria 4.0 que surgió en Alemania, bajo el término de la cuarta revolución industrial,  permitiendo interconectar todas las partes de una organización dando lugar a una automatización efectiva y una empresa más inteligente, buscando aprovechar los recursos disponibles y adaptarse a los medios de producción, se puede referir a esto como una estrategia para aprovechar todos los recursos tecnológicos  que posee una empresa, organización y/o industria.

Según las investigaciones de estudio sobre la efectividad en la implementación Industria 4.0, se pueden destacar diferentes factores claves  como lo son; la automatización, conectividad, fácil acceso a la información, acceso digital, alto alcance, al menor tiempo posible e información digital a la mano., y aspectos relevantes para la implementación dando un enfoque a las ventajas competitivas para el uso de cualquier industria aprovechando al máximo los recursos, y permitiendo el mínimo de desperdicio,  ésta herramienta optimiza los diferentes niveles de la calidad, logrando ser más exacto con los diferentes procesos  o actividades en donde se va a implementar,  la Industria 4.0  permite  realizar los procesos de forma automatiza esto genera menos errores, por lo tanto menos costes y/o pérdidas- desperdicios, más seguridad en la información e incluso en el personal a laborar ya que están menos expuestos  a accidentes de trabajo, se aumenta de la competitividad en el mercado y mejor respuesta a las necesidades de la demanda, la toma de decisiones es más eficiente porque es basada en información real;  son abundantes las opciones que se pueden encontrar a favor de esta práctica para cualquier tipo de industria, por eso importante saber los requerimientos de quien lo quiere poner en práctica y para que lo requiere.

Por otra parte podemos encontrar  ciertas desventajas que la Industria 4.0, que hace que ésta sea un poco difícil de llevar en práctica,  una de ellas es que existen un gran número de empresas con miedo al cambio y a los avances tecnológicos, ya que esto les causa  desconfianza, teniendo como efecto un riesgo de des actualizarse ante los diferentes mercados, por otra parte el perfil de los trabajadores debe ser más especializado y preparado para controlar los la automatización de los procesos haciendo que los costes aumenten, sin  dejar atrás que coste de inversión inicial puede llegar a hacer bastante elevado ya que se van a implementar nuevas tecnologías ( a mediano y largo plazo se puede recuperar), también se puede incluir la desigualdad social porque no todas las empresas tienen los recursos o están dispuestos a optar por este concepto.

Sin embargo la tecnología va avanzando a través de los tiempos y la Industria 4.0 se ha convertido en un recurso importante en la sociedad y sobre todo en las empresas que quieren estar a la vanguardia del mercado y hacer una transformación de la forma del modelo de trabajo  y  producción, haciendo empresas más inteligentes y eficientes en todos los ámbitos. Es importante comprender la posibilidad de esta Cuarta Revolución Industrial. Esto no solo se aplica a los sistemas industriales. Está muy extendido y afecta a todas las industrias, sectores y comunidades. La Industria 4.0 puede optimizar las operaciones comerciales e impulsar el flujo de caja y transformar los productos, las cadenas de suministro y las expectativas de los clientes. Si bien estas conversiones pueden cambiar la forma en que hacemos las cosas, también pueden afectar la forma en que los clientes interactúan con ellos y las habilidades que anticipan para interactuar con las empresas. Después de eso, puede conducir a cambios en la fuerza laboral, requiriendo nuevas habilidades y puestos. Además, las tecnologías 4.0 relacionadas con la industria pueden proporcionar nuevos productos y servicios por completo. Con sensores, cámaras, análisis, diseños y más, puede mejorar sus productos de diversas formas, desde el diseño y las pruebas de productos hasta la combinación de artículos con productos descontinuados anteriormente. Estos cambios en los productos dan como resultado cambios en la cadena de suministro y dentro de los clientes.

Deep Learning: es un subconjunto del aprendizaje máquina (Machine Learning). Es utilizado para problemas donde los métodos tradicionales de aprendizaje no logran un desempeño apropiado, el aprendizaje profundo se inspira en el cerebro para crear redes neuronales con un gran número de capas ocultas en comparación a las redes neuronales tradicionales. Este tipo de topología permite a estas “Redes neuronales profundas” obtener patrones o características simples a partir de entradas complejas. Generalmente cada una de las capas ocultas se encarga de nivel de abstracción diferente. Por ejemplo, en el caso de detección de rostros las primeras capas se encargan de reconocer niveles de intensidad de luz, las capas posteriores se encargarían de características un poco más complejas como lo serían los bordes y los contornos, las siguientes capas escondidas se encargan de objetos más complejos como ojos, cejas, boca, nariz, etc., toda esta información es brindada a la capa final que es la encargada de la detección del rostro

Las técnicas de aprendizaje profundo no solo son usadas para problemas de clasificación, también tienen gran desempeño en problemas de aprendizaje no supervisado, como por ejemplo el reconocimiento de patrones. Por otra parte, el procesamiento de voz y de textos también son áreas de interés para los investigadores de estas prometedoras técnicas

Inteligencia Artificial Industrial: La idea de crear y dar forma a programas de ordenador o también a máquinas que sean capaces de desarrollar conductas que serían consideradas inteligentes si las realizara un ser humano. Es la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano. Sin embargo, a diferencia de las personas, los dispositivos basados en IA no necesitan descansar y pueden analizar grandes volúmenes de información a la vez. Asimismo, la proporción de errores es significativamente menor en las máquinas que realizan las mismas tareas que sus contrapartes humanas. La idea de que los ordenadores o los programas informáticos puedan tanto aprender como tomar decisiones es particularmente importante y algo sobre lo que deberíamos ser conscientes, ya que sus procesos están creciendo exponencialmente con el tiempo. Debido a estas dos capacidades, los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar ahora muchas de las tareas que antes estaban reservadas sólo a los humanos. Las tecnologías basadas en la IA ya están siendo utilizadas para ayudar a los humanos a beneficiarse de mejoras significativas y disfrutar de una mayor eficiencia en casi todos los ámbitos de la vida. Pero el gran crecimiento de la IA también nos obliga a estar atentos para prevenir y analizar las posibles desventajas directas o indirectas que pueda generar la proliferación de la IA.

...