Que tal amigos del blog, para todas las personas que les guste y apasione la Automatización Industrial y programación de PLC´s en este artículo vengo a tocar un tema muy relevante hoy en día en las industrias y que está simplificando demasiado la intervención humana dentro de los procesos industriales, y este tema se trata de la Inteligencia artificial en las industrias.

En la industria anteriormente todos los procesos eran manuales , ya que el 100% de la intervención en los procesos industriales eran 100% manuales, después fueron evolucionando a procesos semi-automatizados, en donde el humano daba su 50% de intervención y el otro 50% era automatizado por las máquinas, después tuvimos procesos más automatizados con cada vez menos intervención humana.

Los procesos rara vez van a ser 100% automatizados, ya que para pequeñas cosas como ajustes o reparaciones van a requerir de la intervención humana.

Por otro lado existe la IA o inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es un área de la informática y la ciencia de la computación que se ocupa del estudio y desarrollo de agentes inteligentes capaces de actuar y tomar decisiones como los seres humanos. Estos agentes inteligentes son programas de software, robots, dispositivos, sistemas de información y computadoras que tienen la capacidad de realizar tareas cada vez más complejas con una mayor autonomía. Estos agentes pueden aprender, planear, razonar, comprender lenguaje natural, reconocer objetos y situaciones, tomar decisiones racionales y adaptarse a nuevas situaciones.

¿Como ayuda la inteligencia artificial en la industria?

La Inteligencia Artificial puede ayudar a la industria de varias formas: mejorando la productividad, reducir los costos, aumentar la precisión de los procesos en donde los humanos no somos capaces de intervenir, optimizar la logística y mejorar la calidad de los productos. Por ejemplo, los sistemas de Inteligencia Artificial pueden analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones inteligentes basadas en los resultados.

Por ejemplo, los sistemas de Inteligencia Artificial pueden analizar los datos de los productos defectuosos para identificar los errores y mejorar el proceso de fabricación en el futuro.

Machine Learning y Deep Learning

Machine Learning es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y se enfoca en el desarrollo de los algoritmos que permiten que un sistema adquiera habilidades de aprendizaje automático a partir de experiencias (similar a los humanos), sin programación explícita. Estos algoritmos permiten al sistema “aprender” a partir de datos, para realizar predicciones o tomar decisiones.

Deep Learning es una técnica de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales profundas para aprender a partir de datos. Estas redes neuronales profundas están compuestas de muchas capas de procesamiento, y permiten a las computadoras aprender de manera más profunda a partir de los datos. El Deep Learning muy frecuentemente es utilizado para problemas de visión por computadora, procesamiento del habla y procesamiento de lenguaje natural.

 

Ejemplos de Inteligencia artificial aplicados en la industria

• Uso de robots para automatizar procesos de producción.
• Uso de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para mejorar la productividad y la eficiencia.
• Uso de sistemas de vigilancia y monitoreo remotos para mejorar la seguridad y la eficiencia.
• Uso de sistemas de diagnóstico para supervisar equipos y detectar fallas.
• Sistemas de predicción basados en IA para optimizar los procesos de producción.
• Utilizar agentes virtuales para automatizar tareas repetitivas.
• Utilizar sistemas basados en Inteligencia Artificial para mejorar la toma de decisiones.

Ejemplos de machine learning

• Reconocimiento de patrones: un algoritmo de machine learning puede aprender patrones complejos en grandes conjuntos de datos, lo que permite detectar patrones ocultos que podrían pasar desapercibidos para los humanos.
• Clasificación: los algoritmos de machine learning permiten a las computadoras aprender a identificar elementos en una imagen o clasificar los datos según ciertas características.
• Predicción: los algoritmos de machine learning pueden predecir el comportamiento futuro de los usuarios basándose en patrones anteriores. Esta técnica se utiliza ampliamente en marketing para predecir las necesidades de los clientes.
• Detección de fraudes: los algoritmos de machine learning pueden ayudar a detectar actividades fraudulentas al analizar los datos de transacciones y descubrir patrones sospechosos.
• Reconocimiento de voz: los algoritmos de machine learning pueden usarse para analizar la voz humana y reconocer palabras o frases específicas. Esta tecnología se usa ampliamente en servicios de asistentes virtuales.

Ejemplos de deep learning

• Reconocimiento facial: El reconocimiento facial es una aplicación común de aprendizaje profundo. Esta técnica usa la inteligencia artificial para detectar y reconocer caras humanas en imágenes y videos.
• Generación de texto: El aprendizaje profundo se aplica a la generación de texto para producir texto sin esfuerzo a partir de una base de datos de entradas. Esta técnica se utiliza para producir contenido como libros, artículos y noticias.
• Procesamiento de lenguaje natural: El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una aplicación importante del aprendizaje profundo. 
• Análisis de imágenes: El análisis de imágenes es otra aplicación común de aprendizaje profundo. Esta técnica se utiliza para identificar y clasificar objetos y patrones en imágenes y videos.
• Detección de anomalías: La detección de anomalías es una aplicación útil del aprendizaje profundo. Esta técnica se utiliza para detectar comportamientos inusuales que indican problemas en sistemas críticos.

¿Como ayuda el deep learning y machine learning en las industrias?

El Deep Learning y el Machine Learning brindan beneficios a las industrias al permitirles mejorar la toma de decisiones, la automatización y la eficiencia. Estas tecnologías se utilizan para procesar datos masivos y mejorar la productividad, la eficiencia y la rentabilidad de los negocios. Por ejemplo, en el sector de la medicina, el Deep Learning y el Machine Learning son capaces de detectar patrones de imagen y diagnósticos en los exámenes de diagnóstico y ayudan a los médicos a tomar mejores decisiones. En el sector manufacturero, las tecnologías de inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar la calidad de los productos al monitorear y controlar el proceso de fabricación. También se utilizan para monitorear el comportamiento de los equipos de producción para detectar fallas y optimizar la producción. El Machine Learning y el Deep Learning también se están utilizando para mejorar el marketing digital y la experiencia del cliente, al proporcionar análisis avanzados para predecir la conducta del cliente y optimizar las campañas de marketing.

como ya vimos anteriormente, el mundo de la tecnología sigue creciendo a pasos agigantados, la inteligencia artificial se ha vuelto protagonista e indispensable no nadamás en las fábricas , sino en un nivel global , tanto empresarial como industrial, la inteligencia artificial vino a resolver muchos problemas.

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Diego Castillo