El crecimiento del uso de deep learning en la industria está más que justificado, y ahora vas a comprobar por qué. Además, vas a descubrir de cuántas y diversas formas esta tecnología va a optimizar los procesos de fabricación, logística y ventas. 

Todo ello a través de estas 5 aplicaciones que no debes dejar de considerar.

¿Por qué la industria cada vez adopta más soluciones de deep learning?

Deep learning es tendencia. Sólo hay que echar un vistazo a datos de mercado como los presentados por Grand View Research, que pronostican hasta 2030 un crecimiento anual del 34.3%. Entre los motivos que lo justifican, tenemos:

• Los avances en las capacidades de los centros de datos.
• El alto poder de computación para los datos que emplea.
• Su capacidad de automatizar tareas.
• Permite realizar varias tareas repetitivas y rutinarias de manera más eficiente que los seres humanos.
• La calidad del trabajo se mantiene y proporciona información precisa.
• Ahorra tiempo y dinero.
• Libera a los empleados para realizar tareas de mayor valor.

Y ahora, vamos a analizar los 5 usos imprescindibles de esta tecnología en manufactura que dan como resultado estos beneficios.

5 aplicaciones de deep learning para la industria

Si aún no conoces las aplicaciones del deep learning que están siendo furor en las industrias y en el mundo laboral en general, a continuación encontrarás datos útiles de los diversos usos que se le está dando al deep learning:

1.- Control de calidad 

No hay duda de que una de las aplicaciones más asentadas de deep learning dentro de la industria es la relacionada con el mantenimiento de la calidad. Algo que es aplicable a productos terminados, a materias primas y a productos intermedios.

Su éxito se debe a su capacidad de inspeccionar importantes cantidades a gran velocidad, algo impensable si se realizase manualmente. 

Para ello, es clave la implementación de soluciones de visión artificial, que trabajan con las imágenes captadas por cámaras, siendo estas procesadas por los algoritmos de deep learning.

De esta manera, pueden reconocer si el objeto que se inspecciona cumple con los requisitos de calidad visuales establecidos. 

Todo ello eliminando factores como el sesgo de criterio humano o la fatiga visual.

2.- Clasificación de productos

El uso de imágenes por parte de soluciones de deep learning, además de establecer si un producto es aceptable o no, permite clasificarlos según criterios concretos.

Por ejemplo, en el caso de frutos u otros productos agroalimentarios, se pueden ordenar estos según su tamaño, color… 

Para otros productos de origen natural, propensos a mostrar imperfecciones, como son las pieles, se pueden etiquetar distintas partidas según la presencia o ausencia de rasguños, manchas, picaduras de insectos, etc.

Con ello, se consigue con más facilidad crear distintas gamas de productos para su comercialización y también poder derivar estos a otros fines. Por ejemplo, los frutos con ciertos defectos se pueden emplear para hacer zumo.

3.- Marketing y ventas

Si salimos de la fábrica, nos encontramos con deep learning como un gran aliado a la hora de poder vender más y mejor nuestros productos. 

Un claro ejemplo de esto es nuestra solución Showcase Tracker. 

Esta, gracias a las imágenes aportadas en tiempo real puede contar el número de personas que pasan por delante de un escaparate y las que se detienen ante el mismo.

Pero, además, analiza el comportamiento de estas últimas, recogiendo hacia dónde se dirigen más sus miradas. A esto hay que añadir que es capaz de segmentar anónimamente a este público, por sexo y edad.

Con toda esta información, se puede saber qué productos o zonas de un escaparate llaman más la atención del público, pudiendo a partir de ella optimizar las acciones de marketing y ventas.

4.- Security Distance 

La seguridad e higiene en el trabajo es fundamental para cualquier fábrica, ya que suelen ser entornos en los que el riesgo es alto. 

En muchas ocasiones, para que los operarios se encuentren en un entorno seguro, es necesario asegurar en todo momento que haya cierta distancia entre ellos, no saturando espacios y garantizando un trabajo cómodo y con el menos riesgo. 

Ya sea por la propia naturaleza de la operación a realizar o para evitar la transmisión de enfermedades contagiosas por el aire.

Hacer que esto se cumpla es mucho más sencillo con un sistema de deep learning capaz de medir la distancia entre personas en todo momento y de notificar cuando esta no sea la adecuada.

Muestra de ello es Security Distance, desarrollada por Datision durante la pandemia para que se mantuviera la distancia social en lugares públicos, pero que también es aplicable a fábricas y otros escenarios en los que, por motivos más allá de los contagios, se necesite guardar las distancias.

5.- Logística

Uno de los grandes retos a los que se enfrenta la industria, independientemente de su naturaleza, es el de la optimización de su logística y cadena de suministro. Y es que una gestión inapropiada de esta puede derivar en importantes pérdidas.

Deep learning contribuye a que esto no tenga lugar mediante la lectura inteligente de las etiquetas de las cajas. 

Así, es más fácil identificar y localizar sus contenidos, sabiendo dónde está lo que se necesita en cada momento y facilitando la clasificación y el orden de materias primas, productos y otros suministros.

El deep learning aplicada en la industria es la solución que eligen las grandes empresas

Con estos 5 casos de uso, ya tienes una visión amplia de todo lo que es capaz de aportar deep learning al sector de la manufactura, incluso traspasando las fronteras de la propia fábrica.

Un recurso con el que ya cuentan empresas punteras de sus respectivos ámbitos y que no debes dejar pasar, independientemente de tu sector o del tamaño de tu fábrica. 

¿Te animas a saber cómo deep learning se puede adaptar a los procesos y necesidades de tu fábrica? Desde Datision podemos empezar a construir la solución adecuada. Contacta con nosotros.