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¿Cómo IBM Maximo emplea tecnologías como deep learning y machine learning?

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IBM Maximo es una plataforma especializada en la gestión de activos empresariales y líder en la industria. Está presente en empresas de 90 países diferentes. Esto se debe a que ofrece soluciones y extensiones de mejores prácticas de la industria para abordar las necesidades únicas de cada empresa. Todo ello, es gracias al empleo de tecnologías de punta de la cuarta revolución industrial, como deep learning y machine learning.

En este artículo le contamos en qué consisten estas dos tecnologías y cómo IBM Maximo las aprovecha para proporcionar las mejores soluciones en gestión de activos empresariales.

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¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial y de la ciencia de la computación, que se enfoca en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los humanos y gradualmente mejorar su eficacia.

Esta tecnología es un componente importante del creciente campo de la ciencia de datos. A través del uso de métodos estadísticos, los algoritmos son entrenados para hacer clasificaciones o predicciones cada vez más precisas y descubrir información clave en proyectos de minería de datos. Es decir, permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Luego, la información se emplea durante la toma de decisiones en empresas que pueden impactar las métricas de crecimiento.

¿Cómo utiliza IBM Maximo el machine learning?

Una de las aplicaciones que ofrece IBM Maximo de machine learning es a través de su aplicación Maximo Predict. Esta se encarga de identificar y gestionar los riesgos de confiabilidad del activo que pueden afectar las operaciones de la planta o del negocio. Para ello utiliza machine learning para predecir la degradación del activo o futuros fallos y determinar los factores que contribuyen a esos fallos. En consecuencia, busca asegurar el funcionamiento de los equipos e incrementa los tiempos de producción por medio de la predicción de fallas.

Correlaciona datos de sensores de internet de las cosas (IoT), sistemas de tecnologías de la operación y sistemas de gestión de activos con cualquier fallo conocido en el equipo mediante Watson Machine Learning. Los modelos entrenados con estos datos producen una puntuación que ofrece al ingeniero de confiabilidad el futuro estado de los equipos basado en datos reales de sus activos específicos.

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¿Qué es el deep learning?

El deep learning es un método específico machine learning que es esencialmente una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan simular el comportamiento del cerebro humano (aunque aún muy lejos de alcanzar su habilidad) para aprender de grandes cantidades de datos no estructurados. Aunque una red neuronal con una sola capa puede hacer predicciones aproximadas, las capas adicionales ayudan a optimizar y refinar la precisión.

El deep learning impulsa muchas aplicaciones y servicios de inteligencia artificial que mejoran la automatización, el desempeño analítico y las tareas físicas sin la intervención humana. Se utiliza a menudo en el reconocimiento de imágenes, voz y en aplicaciones de visión de computadora.

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¿Cómo utiliza IBM Maximo el deep learning?

IBM Maximo emplea el deep learning en la aplicación Visual Inspection, la cual se emplea para hacer inspecciones visuales de los activos que permitan identificar problemas potenciales de calidad y rendimiento. Para ello, ofrece un conjunto de herramientas intuitivas que agiliza los procesos para etiquetar, entrenar y desplegar modelos de visión  de deep learning .

La plataforma ofrece modelos de deep learning incorporados que aprenden a analizar imágenes y transmisiones de video para la clasificación y detección de objetos. Con IBM Maximo Visual Inspection puedes etiquetar con facilidad imágenes y videos  que se pueden utilizar para entrenar y validar un modelo. Luego, se puede desplegar en soluciones personalizadas que demanden la clasificación de imágenes y la detección de objetos.

Finalmente, se utiliza el deep learning para analizar procesos y resultados con el fin de mejorar continuamente la detección de errores y defectos y ejecutar análisis de causa raíz.

Es importante mencionar que la plataforma incluye herramientas e interfaces para quienes tienen conocimientos en tecnologías de deep learning.

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