Creación de valor a partir de datos en la intersección de IA e IoT

La generación de datos no es nada nuevo para las fábricas industriales que desean una ventaja competitiva. Sin embargo, los avances en la generación de valor a partir de datos son un punto de inflexión.

(Fuente de la imagen: Weidmüller)

Los nuevos servicios basados en datos inspiran a los ingenieros y fabricantes a establecer modelos comerciales rentables y eficientes que creen fábricas inteligentes con tecnología sofisticada aumente la calidad del producto y reduzca los costos.

Pero ¿cómo hacen los fabricantes el viaje de los datos al valor? Muchos fabricantes se inspiran en las posibilidades de la IA (inteligencia artificial) y cómo se cruza con el IIoT (Internet industrial de las cosas). Los avances en los algoritmos de aprendizaje automático y la recopilación y el refinamiento de datos impulsan una mayor eficiencia y productividad.

Aquello que, en principio, suena muy complicado, en realidad, se puede lograr con las ventajas concretas de la industria inteligente.

Los métodos de inteligencia artificial y, en particular, el aprendizaje automático son herramientas que se utilizan para analizar los datos de las máquinas. Esto hace posible vincular datos e identificar correlaciones desconocidas.

El concepto de Weidmüller implica el uso fácil de la IA mediante el software de aprendizaje automático automatizado para la ingeniería de maquinaria y plantas. Para ello, estandarizamos y simplificamos el uso del aprendizaje automático para aplicaciones industriales a tal punto que los expertos en el dominio sin conocimientos especializados de ciencia de datos pueden generar sus propias soluciones basadas en datos.

Una herramienta de software guía al usuario a través del proceso de desarrollo del modelo. Los expertos en máquinas y procesos pueden crear, modificar y ejecutar fácilmente modelos de aprendizaje automático sin el apoyo de científicos de datos, para reducir el tiempo de inactividad y los errores, optimizar las actividades de mantenimiento y mejorar la calidad del producto. El software ayuda a traducir y archivar el conocimiento de la aplicación compleja en una aplicación confiable de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático automatizado se puede aplicar en muchas áreas, desde la detección de anomalías y su clasificación hasta la predicción de errores. Sin embargo, para detectar anomalías y hacer pronósticos sobre esta base para el mantenimiento predictivo, los datos deben recopilarse y correlacionarse. Por lo general, existe un volumen suficiente de datos relevantes para el proceso para maquinaria y plantas. Se analizan los datos mediante métodos de aprendizaje automático y se desarrollan modelos adecuados para obtener el valor agregado de los datos.

Creemos que hay una manera fácil de alcanzar el IoT industrial. Apoyamos soluciones en cuatro niveles diferentes, que creemos que son componentes básicos:

  1. Análisis de datos y lógica comercial: Logre un valor agregado concreto con servicios digitales basados en datos.
  2. Comunicación de datos: Las redes se comunican entre ellas en el nivel más alto de seguridad transportando datos de manera confiable a través de la infraestructura de red.
  3. Preprocesamiento de datos: Reduzca los flujos de datos y los costos con la tecnología IoT Edge, como controladores, sistemas de E/S y medidores de energía.
  4. Adquisición de datos: Obtenga acceso a datos confiables y valiosos en aplicaciones de proyectos nuevos y de reacondicionamiento con controladores, máquinas, sensores, medidores y convertidores de señales analógicas.

La obtención de valor adicional a partir de datos comienza con el uso de la inteligencia artificial. Esto podría ser tan simple como una señal de advertencia. También puede usarse para IA con aprendizaje automático. Para conocer y comprender el comportamiento de las máquinas, utilizamos estos cuatro componentes básicos para combinar la IA y el IoT, lo que nos convierte en los habilitadores de los datos al valor. Obtenga más información sobre el uso revolucionario de Weidmuller del aprendizaje automático automatizado con inteligencia artificial en el ámbito de la automatización industrial en nuestra serie de videos Fábricas del futuro.

Información sobre el autor

Image of Dr. Thomas Bürger

Dr. Thomas Bürger is head of the Automation Products & Solutions (APS) division at electrical engineering company Weidmüller, as well as managing director of Weidmüller GTI Software GmbH in Marktheidenfeld. He holds a doctorate in engineering, joins Weidmüller from Bosch Rexroth AG, where he has held various management positions over the past 15 years, most recently as Vice President Engineering Automation Systems and Digital Platform. "Dr. Thomas Bürger has outstanding technological expertise in automation and industrial IT and brings with him many years of development competence and experience in building and leading organizations," explains Weidmüller Chief Technology Officer Volker Bibelhausen.

In his role, Bürger will drive the expansion of the IIoT portfolio as well as the area of digital platforms at Weidmüller in the future and contribute his expertise here. "The Industrial Internet of Things will significantly change industrial production in the next few years and we are positioning ourselves with solutions in this environment at an early stage. We will develop into a significant player in the market here," Bürger elaborates. "With Thomas Bürger, Weidmüller has gained a personality who will consistently pursue the path we have taken in the direction of IIoT, digitalization and innovation," says Volker Bibelhausen.

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