Utilizar la inteligencia artificial en los lugares adecuados

Las tecnologías de IA están dando paso a una nueva era de productividad, especialmente en la industria. El reto al que se enfrenta consiste en identificar los casos de uso que pueden añadir valor de forma inmediata hoy en día, y en implementarlos y escalarlos con éxito. Permítanos mostrarle lo que su empresa puede lograr cuando las máquinas y los sistemas pueden percibir, aprender, comprender y actuar.

 

Aprendizaje automático (ML)

Los algoritmos de ML permiten a los sistemas aprender del pasado. Utilizando datos y algoritmos, las herramientas de aprendizaje automático reconocen relaciones y patrones lógicos dentro de grandes cantidades de datos. Esto sirve de base para identificar e implementar soluciones viables. Los conocimientos adquiridos pueden aplicarse de forma generalizada en toda la empresa y utilizarse para resolver nuevos problemas o analizar datos previamente desconocidos. 

El aprendizaje automático se presta a una gran variedad de casos de uso. Con él, puede: 

  • Encontrar, extraer, clasificar y agregar datos relevantes 
  • Hacer predicciones basadas en datos históricos y actuales 
  • Automatizar los análisis de causa raíz 
  • Calcular las probabilidades y los riesgos de determinados eventos 
  • Optimizar los procesos basándose en los patrones identificados 

Visión por ordenador

uando los sistemas aprenden a percibir y reconocer visualmente su entorno a partir de imágenes digitales o vídeos, se posibilita una amplia gama de casos de uso industrial. Al mismo tiempo, esto le permite identificar el potencial de optimización y automatización, que -aprovechado adecuadamente- aumentará permanentemente la eficiencia de su organización. 

Los sistemas de visión por ordenador se prestan a una gran variedad de casos de uso. Con ellos, se puede 

  • Identificar objetos, personas y activos 
  • Identificar y cuantificar errores y anomalías 
  • Permitir que vehículos, robots y equipos naveguen de forma autónoma 
  • Implementar soluciones de realidad virtual y realidad aumentada 

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Los sistemas que reconocen el texto y el habla también tienen numerosos escenarios de implantación en la industria. Son especialmente eficaces para optimizar y automatizar los procesos administrativos o para hacer que los sistemas de asistencia personal relacionados con las tareas sean más eficaces y fáciles de usar. 

Las herramientas de PNL se prestan a una gran variedad de casos de uso. Con ellas, se puede 

  • Desarrollar sistemas de asistencia basados en tareas y chatbots 
  • Automatizar procesos administrativos mediante el reconocimiento y procesamiento de documentos utilizando IA y RPA 
  • Identificar, clasificar y conectar automáticamente la información 
  • Optimizar los sistemas de bases de datos y el conocimiento documentado 
  • Perfeccionar los procesos de búsqueda e investigación 

 

White Paper: Nueve conceptos erróneos sobre el Mantenimiento Predictivo
White Paper

Nueve conceptos erróneos sobre el Mantenimiento Predictivo

La alta disponibilidad de las instalaciones y de los sistemas, la baja tasa de errores y los cortos tiempos de inactividad son importantes factores de éxito, especialmente en las industrias que requieren mucho mantenimiento. Las empresas pueden alcanzar estos objetivos con el mantenimiento predictivo. Este articulo le ayudará a evaluar correctamente los principios y los puntos fuertes del mantenimiento predictivo. Se concentra en los típicos conceptos erróneos que pueden llegar a complicar la aplicación del mantenimiento predictivo.

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Le guiaremos hacia su propia aplicación de IA en cinco pasos

Cuando trabajan en proyectos de clientes, nuestros consultores combinan sus muchos años de experiencia en consultoría de procesos y organización con una profunda experiencia en digitalización y un fuerte enfoque en la implementación. Para conseguir resultados iniciales lo antes posible, hemos desarrollado un procedimiento estandarizado que nos permite seleccionar y evaluar de forma sistemática y eficiente los casos de uso de la IA adecuados: 

Conceptualización

Identificar el caso de uso adecuado no siempre es fácil. Le ayudaremos a tomar las decisiones adecuadas, desde la definición de su estrategia de IA hasta la selección del caso de uso apropiado.

  • Desarrollo de la estrategia y los objetivos de la IA
  • Identificación de casos de uso
  • Evaluación del potencial
  • Evaluación y selección de casos de uso
  • Identificación y evaluación de requisitos

Descubrimiento

La digitalización no es un fin en sí mismo, por lo que nos centramos específicamente en su caso de negocio. Cuantificamos su potencial de ahorro mediante el uso de soluciones de IA, conceptualizamos el caso de uso individual e identificamos los habilitadores necesarios para garantizar su implementación exitosa. 

  • Identificación del caso de negocio 
  • Arquitectura y análisis de datos 
  • Creación de conceptos 
  • Pruebas de capacidad e identificación de habilitadores 
  • Recogida de datos 

Prueba de concepto y prueba de valor

Para conseguir los mejores resultados posibles para su caso de uso, desarrollamos y entrenamos diferentes modelos. A continuación, los probamos de forma piloto utilizando datos reales de su departamento. Este método garantiza que la solución técnica tiene las capacidades requeridas y logra el caso de negocio.Data preparation 

  • Preparación de los datos 
  • Entrenamiento preliminar del modelo 
  • Evaluación y selección de modelos 
  • Pilotaje y pruebas 
  • Validación y verificación del modelo  

 

Despliegue y optimización

Un modelo por sí solo no proporciona una solución. Trabajamos con usted para desarrollar una aplicación adecuada y centrada en el usuario para su caso de uso y ponerla a su disposición en las instalaciones, en la nube o en el borde. 

  • Desarrollo de la aplicación e integración del modelo 
  • Despliegue de la solución en el departamento 
  • Seguimiento continuo de los resultados 
  • Optimización del modelo 

Escala

Para aprovechar todo el potencial de su caso de uso, le guiamos en el proceso de ampliación de su solución. Con la vista puesta en los nuevos datos y perspectivas, ajustamos continuamente su modelo. Para ello, aplicamos su solución a todas las demás áreas de aplicación de su empresa. 

  • Optimización del modelo 
  • Implantación en toda la empresa 
  • Identificación de otros casos de uso 
  • Transferencia del modelo 

Le ayudamos a implementar la tecnología de IA adecuada

Nuestro equipo está formado actualmente por unos 170 desarrolladores cualificados y multidisciplinares que desarrollan soluciones de IA personalizadas. Al hacerlo, adoptamos un enfoque holístico y le apoyamos de principio a fin. Estrategia, proceso y consultoría de transformación digital, así como la implementación - todo desde una sola fuente.