El aprendizaje automático permite realizar predicciones basadas en grandes cantidades de datos. Esta rama de la Inteligencia Artificial se basa en el reconocimiento de patrones y tiene la capacidad de obtener conocimiento de la experiencia de forma independiente. Por este motivo, la tecnología ha encontrado su lugar en los procesos industriales.
La Inteligencia Artificial ya no es una visión para el futuro. Hoy en día, los grandes centros de datos y las enormes capacidades de almacenamiento hacen posible cosas que durante años se consideraron conceptos distantes. Dos ramas de Inteligencia Artificial, aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning), utilizan las posibilidades del Big Data para optimizar procesos, encontrar nuevas soluciones y obtener nuevos conocimientos.
En una fábrica inteligente, los procesos de producción están conectados: las máquinas, las interfaces y los componentes se comunican entre sí. Se pueden recopilar grandes cantidades de datos para optimizar el proceso de fabricación. Big Data admite la optimización de procesos mediante el análisis de imágenes y el reconocimiento de imágenes, por ejemplo.
Hoy en día, las empresas utilizan el aprendizaje automático en los servicios de mantenimiento y soporte. Por medio de sensores, la Inteligencia Artificial ayuda a capturar el consumo de energía de las máquinas individuales, analizar los ciclos de mantenimiento y posteriormente optimizarlos en la siguiente etapa. Los datos operativos indican cuándo se debe reemplazar una parte o dónde es probable que haya un defecto.
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