La capacidad de las máquinas para aprender
Machine Learning
Predice comportamientos futuros
Es el proceso por el cual las apps desarrollan el reconocimiento de patrones o la capacidad de aprender continuamente y realizar predicciones basadas en datos.
Consiste en una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para deducir cuál es el resultado más óptimo para un determinado problema.
El resultado de aplicar ML: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.
El reto de sacar partido de los datos se ha simplificado enormemente, ya que con datos de calidad, tecnologías y análisis adecuados es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad.
Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala.
¿Qué hace falta para crear un buen sistema de ML?
-Recursos de preparación de datos
-Algoritmos básicos y avanzados
-Automatización y procesos iterativos
-Escalabilidad
-Modelado en conjunto
¿Cómo puede ayudarte ML?
La inteligencia artificial permite de forma segura procesar y analizar grandes y complejos volúmenes de datos durante todo su ciclo de vida. Todo ello, para obtener mejores productos, un software más eficiente y una producción optimizada.
-Diseño de productos y herramientas
-Automatización inteligente
-Mantenimientos predictivos
-Uso de datos in situ
-Consulta de datos
-Servicios de análisis en circuitos cerrados
-Servicios de asistencia online mediante sistemas expertos
-Aprendizajes predictivos
-Sistemas de comunicaciones inteligentes
-Cálculo de estados de salud y vida útil de componentes
-Sistemas de predicción meteorológica
-Detección de fraudes
-Predicción de fallos
-Procesamiento de lenguaje natural
-Controles de calidad
-Optimización de recursos
-Comportamientos en RRSS
-Vehículos inteligentes
-...
Ventajas Machine Learning
La adopción de soluciones con Machine learning es un recurso de valor prácticamente a lo largo de toda la cadena de suministro, por lo que su aplicación es uno de los imprescindibles de la Industria 4.0. Entre los principales beneficios destacan:
Capacidad predictiva
Aporta un mayor nivel d planificación. Las empresas tienen una visión más clara de lo que está por venir y actuarán en consecuencia, anticipándose a los cambios y necesidades del mercado.
Preferencias de clientes
Al conocer los gustos y preferencias de clientes, se podrán ofrecer los servicios y productos que más se ajusten a sus necesidades, gracias a un detallado análisis sobre gustos y comportamientos, para tener un control a tiempo real de los datos que, a su vez, cree respuestas automáticas.
Automatización de procesos
Mediante un flujo de trabajo eficiente, permite a los RRHH trabajar de forma más óptima realizando tareas que aportan valor, con automatización de tareas repetitivas.
Mejora funcionamiento de equipos
Gracias a las predicciones de futuras averías podrá evitar fallos y paradas inesperadas en la producción, además de realización de estimaciones de vida útil de componentes para su reposición anticipada.
Ahorro de costes
Una de las consecuencias de aumentar la eficiencia de los trabajadores es la reducción de costes de la empresa. Además, con ML se puede reducir aún más los costes ya que también permite predecir qué servicios o productos pueden tener más demanda, por lo que se puede encontrar oportunidades de negocio y ventas sin tener que gastar tantos recursos.
Mejor Experiencia de Usuario
Permite mejorar la UX de cualquier empresa o negocio. De esta forma, el sistema recopila datos del comportamiento habitual del usuario en la plataforma, y el algoritmo analiza el usuario para poder predecir sus comportamientos y adaptarse a ellos.
