Beneficios que aporta el machine learning a la industria plástica
Tras ver cómo la inteligencia artificial aportaba notables mejoras a todo tipo de sectores, las fábricas de sectores más tradicionales comenzaron a integrar sus funciones. Entre ellas, las que proporciona el machine learning. Se trata de una rama especializada de la inteligencia artificial que permite que las máquinas puedan aprender. Y que puedan hacerlo no sólo de su entorno. También a partir de diversa información y campos de datos que se les suministren.
Los algoritmos de machine learning se utilizan en tareas en las que el diseño de instrucciones concretas es complicado. O directamente imposible. Por ejemplo, descubrir patrones y anomalías en procesos. O hacer predicciones a partir de campos de datos de gran tamaño y muy complejos. Por lo tanto, en ciertos procesos de la industria, el machine learning puede ser de gran ayuda. Por ejemplo, en la industria plástica.
Qué aporta el machine learning a la industria plástica
Entre otras cosas, la industria plástica se dedica a la fabricación de piezas de plástico elaboradas mediante moldes. Este tipo de piezas se usan en un sinfín de sectores, como el automovilístico o el de la electrónica. Y cada vez más, puesto que los productos fabricados por otros tipos de industrias cuentan cada vez con más componentes plásticos. Es en casos como este en los que el machine learning puede ayudar. Por ejemplo, «aprendiendo» a mejorar el control de calidad del proceso de inyección de plástico en los moldes utilizados para la fabricación de piezas.
El proceso de inyección de plástico en los moldes de las piezas a fabricar es muy delicado. Para llevarlo a cabo hay que tener en cuenta diversas variables. Por ejemplo, la presión o la temperatura del molde. O la velocidad a la que se inyecta el plástico en su interior. Estos factores, entre otros, serán los que dicten la calidad que tendrán finalmente las piezas. Por eso, es aconsejable que todas estas variables estén siempre en su nivel óptimo. Pero no es sencillo. Se trata de variables que no tienen mucha relación directa entre sí, por lo que se suelen utilizar parámetros preconfigurados y rígidos. No obstante, el hecho de poder ir variándolos según el entorno en el que se realicen los procesos permite mejorar la calidad de los productos.
Hacerlo de manera manual es prácticamente imposible, pero gracias al machine learning se puede conseguir que las máquinas sean capaces de autorregularse. Para ello, eso sí, antes tienen que «aprender» las dependencias que hay entre cada variable, y lo que sucede si varían una o varias. De esta manera, si alguna cambia, las máquinas encargadas de la inyección del plástico en los moldes podrán ajustar automáticamente otros factores. Y lo harán en tiempo real. Así, el proceso se llevará siempre a cabo en las mejores condiciones, independientemente de los cambios.
Eso sí, antes de poder hacerlo, hay que entrenar a los algoritmos de machine learning que componen los sistemas inteligentes que se encargarán de regular estos factores. Para ello hay que suministrar datos a dichos algoritmos, y que aprendan de ellos. Es decir, habrá que hacer que el sistema «aprenda» todos los datos del histórico de fabricación de los procesos. Se consigue generando un histórico. Para ello hay que colocar sensores que midan todo el proceso. Estos sensores, conectados a Internet, recogen datos que se suministran al sistema. Cuando los tenga, los estudiará para saber cómo ha de reaccionar en cada caso.