El análisis predictivo ha evolucionado a través de los años gracias al aporte de tecnologías avanzadas, en especial la Inteligencia Artificial (IA). Esta herramienta revolucionaria puede ser y está siendo utilizada en diversos ámbitos de la industria, principalmente para mejorar la productividad y la seguridad en la empresa.
¿Qué es el Análisis Predictivo?
El análisis predictivo es una técnica que involucra recopilar datos en tiempo real para predecir futuras situaciones. Esto se logra mediante una combinación de datos, aprendizaje algorítmico y herramientas de Inteligencia Artificial. Su objetivo central es mejorar el comportamiento de los sistemas de producción, y permitir que las empresas aprovechen mejor su potencial.
Aplicaciones del Análisis Predictivo en la Industria
Uno de los usos más comunes del análisis predictivo en la industria es el mantenimiento predictivo. Esta técnica recopila continuamente datos de todas las fuentes de fabricación, como máquinas, sensores, interruptores, etc. Los datos son entonces enviados a algoritmos inteligentes para predecir cualquier fallo futuro al tiempo que se trabaja en prevenir errores.
Otra aplicación del análisis predictivo es el aumento de la productividad. Algoritmos que se entrenan con conjuntos de datos masivos se utilizan para predecir eventos futuros. Esta innovación de la Industria 4.0 ofrece un nuevo enfoque de mantenimiento, en el que las empresas se benefician de una mejor planificación, mejoras en la previsión, modificaciones en los procesos de producción y el desarrollo de soluciones más competitivas.
Beneficios de Utilizar Análisis Predictivo
El análisis predictivo ofrece diversos beneficios a la Industria. Primero, las empresas ahorran tiempo y dinero al reducir el costo del producto o servicio, al tiempo que incrementan su uso al ofrecer mejoras en los procesos de fabricación.
También es una herramienta clave para aumentar la seguridad en el empleo, ya que permite predecir posibles fallas antes de que sucedan. Esto reduce el riesgo de accidentes en el lugar de trabajo.
Finalmente, el análisis predictivo permite conocer con exactitud el perfil de los consumidores y poder ofrecerles la venta directa y personalizada que esperan. Esto conlleva a mayores ganancias para la empresa al satisfacer mejor sus necesidades.
Proyecto E-BEAT
Actualmente, la empresa Tyris AI está desarrollando un software de Análisis Predictivo habilitado por AI y Visión Artificial con Deep Learning para el control inteligente de la calidad en las baterías del vehículo eléctrico. Dicho proyecto se conoce como E-BEAT y busca también desarrollar nuevos sistemas de prevención de riesgos eléctricos para la seguridad de los trabajadores.
Proyecciones del Análisis Predictivo
Según una encuesta de Longitude Research y Siemens, más de la mitad de los líderes industriales esperan que el Análisis Predictivo controle activos de alto valor como plantas industriales, equipos y máquinas en los próximos 5 años. Así, podrán aprovechar los profitos de la IA para interferir en la cadena de producción de forma más eficiente.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Industria Química
La IA puede reducir significativamente el costo de Análisis Predictivo, lo que permite a las empresas bajar el precio de los productos y servicios y fomenta su utilización para tareas más innovadoras. Un ejemplo necesario es el Análisis de Frecuencia de Vibración para la detección de fallas (ver Figura 1). Esta técnica puede mejorar el mantenimiento predictivo de la maquinaria rotatoria.
Conclusión
En conclusión, el análisis predictivo con IA es una herramienta indispensable en la industria. Ofrece beneficios como el incremento de la productividad, mejora en la seguridad del trabajo, y una experiencia de compra más fluida para el cliente. Los líderes industriales ven hacia el futuro con esperanza para seguir mejorando el comportamiento de los sistemas de producción de una forma segura y eficaz.
