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▷ Inteligencia artificial industria 4.0

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Industria 4.0 – Inteligencia artificial, robótica y automatización

Podríamos empezar por lo que mejor conocemos. La idea básica es aprovechar los datos generados antes, durante y después del proceso de producción para obtener información sobre la calidad del producto o predicciones sobre futuros fallos del mismo. Este es sin duda un trabajo para la IA, ya que el enorme volumen de datos de fabricación que se genera hace imposible que las mentes humanas enclenques comprendan todas las diversas y variadas relaciones entre las señales.Nuestros clientes han utilizado el análisis predictivo para identificar transmisiones defectuosas, predecir fallos de la caja de cambios y detectar anomalías en los fallos del motor. En todos estos casos se utilizaron modelos basados en el aprendizaje automático -un subconjunto de la inteligencia artificial- y en todos ellos los modelos fueron capaces de ofrecer resultados muy precisos incluso con datos de entrenamiento mínimos. Esta capacidad de generalización es un rasgo distintivo de la IA.

Aunque el análisis predictivo y el mantenimiento predictivo se agrupan a menudo en la misma categoría, existen importantes diferencias entre ellos. La premisa del mantenimiento predictivo es utilizar los datos de la línea de producción para anticipar cuándo es probable que el equipo de fabricación falle, y luego intervenir para reparar o reemplazar el equipo antes de que eso ocurra. Aunque no es una analogía perfecta, se podría pensar que la relación entre el mantenimiento predictivo y el análisis predictivo es similar a la que existe entre la garantía de calidad y el control de calidad: el primero se centra en el proceso, el segundo en el producto. Entre los ejemplos de mantenimiento predictivo que utilizan la IA se encuentran los fabricantes de máquinas-herramienta que pronostican los problemas de los husillos de las máquinas antes de que se produzcan, y General Motors que utiliza la clasificación de imágenes para identificar fallos en los brazos robóticos.

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La industria 4.0 se hace realidad: Aplicación productiva de la IA

5 soluciones de IA que lideran la carrera de la industria 4.0: Staff PickedLa Cuarta Revolución Industrial, también conocida como Industria 4.0, está cambiando el funcionamiento de las empresas y, por tanto, los entornos en los que se ven obligadas a competir.

1. Quartic.aiEsta empresa, con sede en San José (California), pone el poder de la tecnología de IA directamente en manos de los expertos en materia de plantas (PYMES) con su completa plataforma Smart Industry para las industrias de fabricación de procesos que implementan la transformación digital con IA e IIoT. Quartic.ai permite a los fabricantes extraer más valor de la infraestructura heredada y construir fábricas de Industria 4.0. Permitiendo un aumento significativo de la productividad y el rendimiento operativo.

2. NeurisiumCon sede en Tallin, Estonia Neurisium resuelve los desafíos de toda la industria reduciendo la mano de obra humana en los procesos de producción y automatizando las fábricas utilizando big data y tecnología de aprendizaje automático. El enfoque descendente de Neurisium permite identificar las carencias antes de entrar en el desarrollo informático. La captación inteligente de las necesidades y la definición de los problemas garantizan la mejor calidad a cambio de una cantidad reducida de dinero y tiempo.

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Introducción a la Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big

Desde hace algunos años se habla de la existencia de una cuarta revolución industrial, impulsada por el impacto de la tecnología digital y el procesamiento de datos. Sus consecuencias: una explosión de la productividad.

El proceso consiste en combinar técnicas y operaciones de producción avanzadas con tecnologías inteligentes que se integran en las organizaciones, las personas y los activos. Estas nuevas tecnologías son, entre otras, la inteligencia artificial (IA) y el internet de las cosas (IoT). Ambas proporcionan acceso en tiempo real a los datos; transforman los productos, las cadenas de suministro, mejoran las operaciones, el aumento de los ingresos, las expectativas de los clientes y, en consecuencia, cambian la forma de hacer negocios.

Según la consultora Deloitte, “la integración digital de la información procedente de diferentes fuentes y lugares permite llevar a cabo los negocios en un ciclo continuo. A lo largo de este ciclo, el acceso en tiempo real a la información es impulsado por el flujo continuo y cíclico de información y acciones entre el mundo físico y el digital”.

Inteligencia artificial e Industria 4.0 – Parte 1

Los transportistas se abren paso por las naves de las fábricas por sí solos, las plantas optimizan su consumo de energía durante el funcionamiento en vivo y las máquinas realizan comprobaciones de control de calidad -y hacen los ajustes necesarios- mientras la fabricación sigue en marcha. La inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para la industria. Ya está haciendo que la producción sea más eficiente, más flexible y más fiable.

Pesas industriales

La industria está cada vez más digitalizada, la empresa digital es ya una realidad. Los datos se generan, procesan y analizan continuamente. Los volúmenes de datos en los entornos de producción son la base sobre la que se generan representaciones digitales de plantas y sistemas enteros. Estos gemelos digitales se utilizan desde hace tiempo para estructurar la planificación y el diseño de los productos y la maquinaria -y las propias operaciones de producción- y hacerlo de forma más flexible y eficiente, al tiempo que se fabrican productos de alta calidad y personalizados con mayor rapidez y a un precio asequible. Pero, ¿qué pasaría si las máquinas y los procesos pudieran recoger por sí mismos información de estos grandes volúmenes de datos y optimizar sus procesos durante el funcionamiento en vivo? El potencial sería enorme. La buena noticia es que esto ya se puede conseguir, paso a paso, utilizando la inteligencia artificial (IA).

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