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Machine Learning:

¿Cómo convertirte en una smart factory?
23 de diciembre de 2022
Cada vez escuchamos más sobre la industria 4.0, la manufactura 4.0 y otros términos que dicen a gritos que la evolución del sector industrial de manufactura ya es una realidad y que quien se quede atrás, se verá rebasado por sus competidores. Industrias de manufactura en todos los segmentos saben ya del potencial de una smart factory. De acuerdo a los resultados de una encuesta global realizada por Capgemini, para finales del año 2022, el sector de manufactura espera que el 21% de las plantas sean smart factories.
¿Qué es una smart factory?
23 de diciembre de 2022
El término de smart factory, no se trata de algo que pueda ser implementado directamente en un proceso de producción; es sin embargo, una combinación de distintas tecnologías que al ser aplicadas en un ecosistema de fabricación, logran crear una compañía de manufactura de primer nivel. Cualquier término como sea que lo hayas escuchado, y que pudiera parecer fuera del alcance de las compañías de manufactura más pequeñas, es algo que tienes que conocer.
Aplicaciones de la manufactura 4.0
23 de diciembre de 2022
La industria 4.0 se ha visto traducida en múltiples sectores como una solución inteligente y mucho más efectiva para optimizar procesos, reducir costos, incrementar la producción y llevar a una organización con procesos industriales más allá de lo que hubiera imaginado hasta hace un par de años. La manufactura 4.0, por su parte, se manifiesta al mismo tiempo con dispositivos conectados y soluciones a la medida, conoce aquí sus diferentes aplicaciones y cómo sacarle el máximo provecho.
23 de diciembre de 2022
Después de haber experimentado 3 revoluciones industriales, damos paso firme a la 4a, la comúnmente llamada industria 4.0, sin embargo, ¿qué es la industria 4.0? Con ella, la manufactura 4.0 y el IoT (Industrial Internet of Things) toman cierta relevancia que no puede ser ignorada y que el sector industrial, independientemente de la rama, debería comenzar a adoptar. Descubre a continuación por qué.
23 de diciembre de 2022
Distintas investigaciones demuestran que dentro de la industria de manufactura se experimentan en promedio 800 horas de tiempo de inactividad por año, o al menos, más de 15 horas por semana, por lo que los costos pueden ser mayores de lo que se piensa. Una compañía de manufactura automotriz, por ejemplo, puede llegar a perder $22 mil dólares por minuto de inactividad. Y aunque no todas las compañías de manufactura llegan a esos costos, es innegable que hay pérdidas importantes. Nadie puede negar el valor de contar con un erp para manufactura capaz de predecir estos costosos paros, el gran aporte de este tipo de tecnologías se debe a los alcances y ventajas del machine learning. Mantenimiento predictivo a base de machine learning Si bien la mayoría de las compañías de manufactura realizan mantenimiento predictivo, generalmente lo hacen de forma tradicional, algunas de ellas utilizando sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) configurados con reglas de alerta y codificadas por los mismos colaboradores, es decir, equipos humanos. Sin embargo, este tipo de predicciones casi manuales, no toman en cuenta todas las variables alrededor de los equipos, por ejemplo; un sensor en una máquina de producción puede captar un aumento repentino de la temperatura. Un sistema estático basado en reglas (tipo SCADA) no tomaría en cuenta el hecho de que la máquina está en proceso de esterilización, y podría lanzar una falsa alerta. Por el contrario, el poder del machine learning radica en su capacidad para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y proponer con base en ellos, respuestas a los distintos problemas que pudieran surgir. Un erp para manufactura con el poder de esta tecnología, analiza las condiciones y comportamiento de cada activo, evaluando de forma constante el deterioro de los componentes e identificándolos antes de un posible mal funcionamiento. El futuro del mantenimiento predictivo en la manufactura De acuerdo al estudio “Digital Factories 2020: Shaping the future of manufacturing” , hecho por PwC (PriceWaterhouseCoopers), se espera que la adopción de los erp para manufactura con machine learning, así como del análisis para mejorar el mantenimiento predictivo aumentará 38% en los próximos cinco años. De la misma forma, los procesos analíticos y de optimización de calidad impulsados ​​por esta tecnología, aumentarán 35% y los procesos de visualización y automatización, 34%.

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9 de septiembre de 2023
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3 ejemplos de cómo usar un Digital Twin
23 de diciembre de 2022
En el camino hacia la digitalización, la industria 4.0 ha tenido que adoptar ciertas tecnologías y procesos nuevos, el sector de manufactura por su parte, no quiere seguir permitiéndose un enfoque de “construir y modificar” que caracteriza a muchos proyectos de diseño. Por el contrario, buscan cambiar el enfoque a través de procesos rigurosos de diseño, sistemas multidisciplinarios y nuevas tecnologías como Digital Twin.
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23 de diciembre de 2022
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23 de diciembre de 2022
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23 de diciembre de 2022
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23 de diciembre de 2022
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23 de diciembre de 2022
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