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"

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