Big Data para optimizar los negocios

A través de la implementación de técnicas de minería de datos y machine learning, las empresas pueden mejorar su eficiencia y optimizar sus procesos de producción.

Viernes 12 de Julio de 2019

EDITORIAL

El análisis de grandes volúmenes de información datos para tomar decisiones que redunden en mejores resultados para una empresa no aplica solo al ámbito comercial y de ventas, sino también a otras áreas de las empresas de igual o incluso hasta más sensibles: el proceso de producción.

Por ejemplo, en las empresas del sector industrial, la cadena de producción es el corazón de la compañía, y su adecuada optimización es fundamental para el desempeño de toda la organización.

¿Se puede usar Big Data para minimizar costos y mejorar el desempeño de un proceso de producción? Sin duda.

En su artículo publicado en towardsdatascience.com, Vegard Flovik explica que "... La optimización de productos es un problema común en muchas industrias. En nuestro contexto, la optimización es cualquier acto, proceso o metodología que hace que algo, como un diseño, un sistema o una decisión, sea tan bueno, funcional o efectivo como sea posible. Los procesos de decisión para encontrar el costo mínimo, la mejor calidad, el rendimiento y el consumo de energía son ejemplos de dicha optimización."

"... Las instalaciones de producción totalmente autónomas estarán aquí en un futuro no muy lejano. Pero incluso hoy en día, el aprendizaje automático puede hacer una gran diferencia en la optimización de la producción. A continuación, analizaré un ejemplo concreto de cómo utilizar el aprendizaje automático y el análisis para resolver un problema complejo encontrado en un entorno de la vida real."

Para concretar aún más esto, me centraré en un caso en el que hemos estado trabajando con una compañía global de petróleo y gas. Actualmente, la industria se centra principalmente en digitalización y análisis. Este enfoque es impulsado por las vastas cantidades de datos que se acumulan de hasta miles de sensores cada día, incluso en una sola instalación de producción. Hasta hace poco, la utilización de estos datos era limitada debido a las limitaciones en la competencia y la falta de la tecnología y los sistemas de datos necesarios para recopilar datos de sensores y sistemas para su posterior análisis."

Flovik explica que a través de un modelo algorítmico que aprende de lo que ya sucedió en periodos pasados en el proceso de producción, se logra "entender las relaciones complejas entre los diferentes parámetros y su efecto en la producción.

"El hecho de que los algoritmos aprendan de la experiencia, en principio se parece a la forma en que los operadores (de la planta de producción de petróleo y gas) aprenden a controlar el proceso. Sin embargo, a diferencia de un operador humano, los algoritmos de aprendizaje automático no tienen problemas para analizar los conjuntos de datos históricos completos de cientos de sensores durante un período de varios años. Pueden acumular experiencia ilimitada en comparación con un cerebro humano."

Flovik resume el modelo de optimización de producción desarrollado para la empresa de gas y petróleo en tres principales componentes:

1. Algoritmo de predicción:
Su primer paso importante es asegurarse de tener un algoritmo de aprendizaje automático que sea capaz de predecir con éxito las tasas de producción correctas dadas las configuraciones de todas las variables controlables por el operador.

2. Optimización multidimensional:
Puede usar el algoritmo de predicción como la base de un algoritmo de optimización que explora qué variables de control se ajustan para maximizar la producción.

3. Salida accionable:
Como resultado del algoritmo de optimización, obtendrá recomendaciones sobre qué variables de control deben ajustarse y la mejora potencial en la tasa de producción de estos ajustes.


Leer artículo completo: "How to use machine learning for production optimization"

¿Busca soluciones de Inteligencia Comercial para su empresa?

Contáctenos para conocer sobre nuestros servicios








Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423


Más sobre este tema

Inteligencia artificial y estrategias de ventas

Enero de 2020

Para las empresas cada vez es más indispensable apoyar sus estrategias en herramientas de inteligencia artificial y "machine learning", ya que estos sistemas tienen la capacidad de sugerir las mejores combinaciones de ofertas para asegurar el éxito de las ventas.

Para los software de ventas que utilizan las empresas, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) se han vuelto esenciales, pues solo de esta manera es posible analizar con éxito, los grandes volúmenes de información que se generan a partir de los sistemas de información que registran datos de los clientes. 

Big Data, negocios y el futuro

Diciembre de 2019

La capacidad para identificar e interpretar patrones y correlaciones ocultas en los grandes volúmenes de datos y utilizarlos para tomar decisiones de negocios, se está convirtiendo en una competencia estratégica para las empresas de cara al futuro.

El aprendizaje automático y el análisis estadístico son algunas de las técnicas más populares utilizadas hoy en día en aplicaciones de inteligencia artificial (IA).

Big Data, moda e Internet

Agosto de 2019

Utilizando herramientas de geolocalización y técnicas de análisis de grandes volúmenes de información, la firma de modas H&M estudió lo que usuarios de una determinada ciudad buscaban en Internet, para diseñar una colección a la medida de sus preferencias.

Aunque algunos piensan que las herramientas y técnicas de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning son solo para algunas industrias, la apuesta que recientemente hizo la famosa casa de modas H&M refuta a quienes esgrimen ese argumento, confirmando que son múltiples los mercados e industrias que cada vez sacan más provecho del gran valor que tienen estas herramientas en la optimización de los procesos y en la generación de más y mejores negocios.

¿Automatizar o no la atención al cliente?

Enero de 2019

Con el auge de la minería de datos y el uso de algoritmos para realizar recomendaciones a los clientes, las empresas comienzan a enfrentarse a la decisión de elegir entre brindar una atención "humana" o a través de bots.

A nivel global varias compañías han optado por desarrollar sus departamentos de análisis de datos, con el objetivo de encontrar información adecuada para desarrollar modelos que realicen de forma automática recomendaciones a sus clientes.

cerrar (x)

Reciba más noticias sobre Industria

Suscríbase SIN COSTO a CentralAmericaDATA EXPRESS.
Todos los días, lo más importante de Centroamérica.

Ingrese su correo electrónico:

* Al suscribirse, estará aceptando los terminos y condiciones


Planta procesadora de alimentos congelados en venta

A la venta llave en mano, planta procesadora de frutas y verduras congeladas, ubicada en una zona libre en Sébaco, Nicaragua.
Planta de frutas y verduras congeladas llave en mano...

Indices Bursatiles

(6 Abr)
Dow Jones
-5.60%
S&P 500
-5.10%
Nasdaq
-5.64%

Materias Primas

(12 Ago)
Petróleo Brent
45.18
Café "C"
113.3
Oro
1,888
Plata
24.155