Ellistat, especialista en calidad industrial, amplía su módulo Análisis de datos nuevas capacidades de inteligencia artificial. Además del aprendizaje automático y la clasificación, la integración de redes neuronales permite modelar comportamientos industriales más complejos. Con esta evolución del software, Ellistat apuesta por una IA aplicada, progresiva y controlada.
Comprender el origen de las desviaciones y actuar sobre los parámetros adecuados ya no es solo una intención, sino que se ha convertido en un enfoque concreto.
Una IA industrial útil, no una promesa abstracta
Para Ellistat, la inteligencia artificial solo tiene valor si ayuda realmente a las empresas industriales
para producir mejor. Y para ello, en primer lugar debe ser accesible para todos. La calidad se basa
se basa en un principio sencillo: controlar los procesos, es decir, comprender los parámetros
que influyen en la producción: temperatura, herramienta, material, máquina, operario,
proveedor, configuración, entorno. Pero identificar estos factores suele requerir
conocimientos estadísticos que no todo el mundo posee y que pocos talleres
tienen tiempo para movilizarse.
Cuando se produce una desviación, una anomalía o una variación, determinar la causa suele ser
de la investigación: se avanza por intuición, se prueban los parámetros uno tras otro, y el tiempo
El tiempo dedicado a buscar se traduce en desperdicios, retrasos y ajustes que se parecen más a
la experiencia más que las pruebas.
Ahí es donde entra en juego Data Analysis: el programa se encarga de la parte compleja, los
cálculos, modelos y métodos estadísticos, y la presenta a través de una interfaz
Es sencillo. No hace falta ser un experto en ciencia de datos para analizar sus datos, detectar los
variables influyentes, comprender el origen de las variaciones y elaborar modelos
que se pueden aplicar sobre el terreno. De este modo, todo el mundo tiene acceso a capacidades de análisis que hasta ahora
reservadas a los especialistas.
Esta accesibilidad también define al público al que va dirigido el programa. Data Analysis no está reservado a los
expertos en estadística o en inteligencia artificial: va dirigido, en primer lugar, a aquellos que
conocen el proceso: técnicos de métodos, producción y calidad. Son ellos quienes
son quienes conocen bien el terreno, y es a ellos a quienes la herramienta debe facilitar el análisis
accesible.
Las nuevas funciones de IA siguen exactamente esta lógica: añaden
potencia sin renunciar a la facilidad de uso. Para un usuario no experto,
El proceso sigue siendo guiado, paso a paso. Para un perfil de experto, el programa ofrece más opciones
en profundidad, con ajustes avanzados sobre la estructura de los modelos y las funciones
de activación: puede configurar una red neuronal, elegir un modo de entrenamiento,
ajustar la forma en que el modelo aprende a partir de los datos o añadir neuronas
en función del nivel de análisis deseado. De este modo, la misma interfaz se adapta al nivel de
cada una de ellas, desde el diagnóstico rápido hasta la modelización detallada.
«La IA industrial no debe ser una caja negra más en el taller. Debe ayudar a los
ayuda a los equipos a comprender lo que ocurre realmente en sus procesos. Con DATA
En Analysis, queremos ofrecer a las empresas modelos más potentes, pero
que pueden utilizar quienes conocen el terreno. Así es como la IA resulta útil:
»cuando sirve de guía para las decisiones de producción», explica Davy Pillet, director general de Ellistat.
De la estadística clásica a los modelos de IA
La ventaja del análisis de datos radica en la amplia variedad de métodos que reúne en una sola herramienta. En la
En general, las estadísticas clásicas responden a las preguntas más habituales del taller: comparar dos variables, comprobar si un cambio tiene un efecto real, medir una correlación, elaborar una regresión o un diseño experimental. Estos métodos, fáciles de aplicar, siguen siendo imprescindibles y constituyen la base de un enfoque riguroso de la calidad.
La nueva versión amplía considerablemente esta gama. Data Analysis integra
ahora, modelos de aprendizaje automático, redes neuronales y
clasificación no supervisada. Mientras que la estadística clásica describe relaciones simples
Entre otras variables, estos modelos abordan fenómenos en los que numerosos
Los parámetros interactúan: determinan la función que relaciona las condiciones de producción con el
resultado obtenido, y ponen de manifiesto agrupaciones o comportamientos que el ojo
El ser humano no distingue.
De este modo, el usuario dispone de un abanico completo de opciones: elige el nivel de análisis que mejor se adapte a
su pregunta: desde la prueba de dos variables hasta el modelo predictivo, sin apartarse nunca del mismo
medio ambiente. El objetivo sigue siendo el mismo en todas las escalas: reducir el tiempo de análisis,
mejorar la fiabilidad de los diagnósticos y centrar las medidas en los factores clave adecuados.
En el corazón de la Suite de Calidad de Ellistat
DATA Analysis forma parte de la Suite Qualité Ellistat, una suite de software totalmente basada en la web dedicada a la
calidad industrial. El módulo alcanza todo su potencial cuando aprovecha los datos procedentes de
otros componentes de software: con SPC o APC para hacer un seguimiento de la evolución estadística de sus
procesos y supervisar la producción en tiempo real y IQC para comparar proveedores,
analizar la calidad de los lotes entrantes o realizar un seguimiento de la evolución del rendimiento de los proveedores
en el pasado.
Esta complementariedad aporta coherencia al conjunto de la Suite Qualité: recopilar
los datos, supervisarlos, analizarlos y, a continuación, tomar decisiones basadas en hechos.
Una IA industrial progresiva y controlada
Con esta evolución del análisis de datos, Ellistat defiende un enfoque pragmático de
La inteligencia artificial. No hay autonomía posible sin datos fiables. No hay lugar para discursos alejados de la realidad de la producción. La IA debe basarse en datos fiables y en procesos
claros y con objetivos cuantificables.
Ellistat apuesta por una IA que ayuda a las empresas industriales a analizar y comprender mejor y
gestionar mejor sus procesos.
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Hay que ser científico de datos para utilizar DATA Analysis?
No. DATA Analysis está dirigido principalmente a los técnicos de métodos, producción y calidad que conocen el proceso. El programa se encarga de los cálculos y los modelos, y guía al usuario paso a paso. Los usuarios expertos pueden, si lo desean, acceder a ajustes avanzados: estructura de la red neuronal, funciones de activación y modo de entrenamiento.
¿En qué se diferencian la estadística clásica y el aprendizaje automático?
La estadística clásica responde a preguntas concretas: ¿tiene un cambio un efecto real? ¿Existen relaciones entre dos variables? Sigue siendo el enfoque adecuado cuando se estudian unos pocos parámetros. El aprendizaje automático y las redes neuronales toman el relevo cuando interactúan numerosos parámetros y las relaciones ya no son fáciles de describir. En DATA Analysis, ambos enfoques coexisten en un mismo entorno: se elige el nivel de análisis adecuado a la pregunta planteada.
¿Qué datos se necesitan para entrenar un modelo?
Se necesitan datos de resultados (una cota, un índice de rechazo, una característica medida) y los parámetros de producción que puedan influir en ellos: máquina, herramienta, lote de material, operario, ajuste, condiciones ambientales. El volumen necesario depende del número de parámetros estudiados y de la complejidad del fenómeno. La calidad es tan importante como la cantidad: unas mediciones fiables, realizadas con instrumentos calibrados, son la condición indispensable para obtener un modelo útil.
¿Para qué sirve la clasificación no supervisada en la producción?
Agrupa automáticamente elementos que se comportan de manera similar, sin que sea necesario definir los grupos de antemano. En la práctica, permite, por ejemplo, identificar familias de lotes, máquinas o proveedores con perfiles similares, o detectar un comportamiento atípico que no se había identificado anteriormente.
¿Funciona DATA Analysis con los demás módulos de Ellistat?
Sí. DATA Analysis alcanza todo su potencial cuando aprovecha los datos recopilados por los demás módulos de la Suite Qualité: SPC para el historial de los procesos, IQC para el rendimiento de los proveedores y la calidad de los lotes entrantes, y APC para las mediciones y las correcciones de las máquinas. Los datos ya están estructurados, lo que evita una tediosa etapa de preparación.
¿Puede un modelo de IA sustituir la experiencia de los equipos?
No. Un modelo pone de relieve los parámetros que más influyen en un resultado, pero una correlación no siempre implica una causa. El conocimiento del proceso sigue siendo imprescindible para interpretar los resultados y decidir qué medidas tomar. Cuando persiste la duda, un diseño experimental permite confirmar el efecto real de un parámetro antes de modificar el proceso.
