La revolución del aprendizaje de máquinas en la automatización de la manufacturación
Las máquinas con capacidad para aprender parecen algo muy lejos de nosotros, ciencia-ficción del futuro. Aun así, muchas industrias están afectadas por ello y pueden beneficiarse del aprendizaje de estas máquinas, y 2017 será el primer año en el cual veremos su impacto real. La automatización es esencial para la manufacturación, y el aprendizaje automático tiene el potencial de llevar las cosas al próximo nivel. Los fabricantes tendrán que estar a la altura y esto les conlleva confiar en los centros de datos como nunca antes.
Actualmente los fabricantes pueden obtener datos hasta cada hora, minuto y segundo gracias a los sensores adjuntos en sus líneas de producción. Estos datos pueden ser usados para mejorar las operaciones, lidiar con los problemas del equipamiento o posibles dificultades y conseguir objetivos que les puedan ayudar a aumentar la capacidad y conseguir mejores márgenes. Pero el problema siempre ha sido analizar los datos y convertirlos en información útil de forma eficiente en cuanto a tiempo y costes se refiere.
Aquí es donde las máquinas de aprendizaje entran en juego. Es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que pretende dar a los ordenadores la habilidad de aprender de la experiencia y ser máquinas con reconocimiento de patrones. Puede sonar simple, pero da a los fabricantes el poder de optimizar sus operaciones con el aprendizaje de patrones a través de la observación de la línea de producción asociada a los flujos de datos. Mucho más rápido que cualquier humano, el aprendizaje de máquinas puede analizar estas grandes cantidades de datos en tiempo real y convertirlos en mejores prácticas que puedan aumentar la rapidez de los ciclos de producción y aminorar costes evitando errores y anomalías.
Todos los fabricantes tienen el potencial de integrar la maquinaria de aprendizaje en sus operaciones, permitiéndoles ganar información predictiva y de este modo ser más competitivos. Para una industria que depende de la eficiencia y la optimización, esto es un asunto importante. El aumento de la producción gracias a la optimización ya está marcando la diferencia en defensa aeroespacial y en fabricantes industriales y de alta tecnología. Los fabricantes pueden aprovechar más su capacidad productiva y usar el aprendizaje de máquinas para ayudar a optimizar la mejor combinación posible de maquinaria, personal y proveedores.
Todo esto suena emocionante, pero el estallido del aprendizaje de máquinas ha llevado a la necesidad de tener infraestructura informática especializada que soporte grandes volúmenes de trabajo. Estos ordenadores son parecidos a los sistemas de informática de alto rendimiento usados por los científicos, los cuales requieren energía, almacenamiento en la nube y capacidad de refrigeración de los centros de datos. Por ejemplo, las unidades de procesamiento de datos (GPU) son uno de los elementos que hacen que los sistemas HPC reaccionen. Son básicamente neuronas virtuales, pero a diferencia del cerebro humano, usan grandes cantidades de electricidad.
Mientras más y más fabricantes requieren el uso de centros de datos de alto nivel para alimentar las necesidades de su maquinaria de aprendizaje automático, tener una conexión fiable será esencial para el futuro de los centros de datos, cosa que mejorará notablemente el rendimiento y permitirá a los fabricantes procesar más datos. La buena noticia es que los centros de datos también pueden usar el aprendizaje automático para saber como mejorar sus propios sistemas. Google así lo ha hecho en sus centros de datos para ahorrar en energía, lo cual aunque en teoría es poco significante, sí representa un gran ahorro cuando se aplica en sus decenas de miles de servidores.
Los fabricantes pueden recopilar grandes cantidades de datos, pero necesitaran confiar cada vez más en centros de datos con infraestructuras inteligentes y eficientes. La tecnología aún es joven, así que no está claro qué se les exigirá a los centros de datos en el futuro, pero lo que es seguro es que los centros de datos tendrán que gestionar las necesidades de sus clientes fabricantes en todo el mundo durante las 24 horas los 7 días de la semana a medida que la maquinaria de aprendizaje automático se convierte en la norma.
