Zemsania predice fallos de maquinaria industrial con Machine Learning
El Grupo Zemsania continúa con su crecimiento en el mercado desarrollando acciones de Machine Learning. Junto a su partner Solver Machine Learning, ha llevado a cabo un nuevo proyecto en el sector automovilístico, presentado como caso de éxito en Madrid en el contexto de la ‘Jornada Industria 4.0’, organizada por Executive Forum este mes de marzo para mostrar los beneficios de esta tecnología en el mantenimiento de maquinaria industrial.
El término Machine Learning se aplica dentro del campo de la inteligencia artificial para dotar a los ordenadores de capacidad de aprender sin necesidad de programación. En este contexto, Zemsania ha trabajado en modelos predictivos para una multinacional del sector automovilístico a fin de pronosticar fallos de maquinaria. Los mismos han permitido vaticinar errores y mejorar la toma de decisiones. Para ello, la compañía tecnológica ha implantado sensores en las máquinas de la línea de producción para recabar datos sobre su funcionamiento. Gracias a estos datos y al análisis del histórico de fallos de la maquinaria de producción se ha realizado una clasificación que muestra en cuánto tiempo se va a producir una avería. El modelo predictivo resultante tiene una capacidad de acierto del 91%.
Roberto Paredes, encargado de llevar a cabo el proyecto, destaca la importancia que el Machine Learning tendrá en los próximos años para la industria: “El Machine Learning es la nueva electricidad”, afirma. Según el Project Manager del Grupo Zemsania, “la adopción de esta tecnología se encuentra con reticencias parecidas a las que en su momento tuvo la energía eléctrica”. Sin embargo, Paredes afirma que "es necesario adoptar ya esta tecnología “para no perder el tren” y remarca que el retorno de la inversión es “grande” para las empresas.
