Como experto en calidad industrial, Ellistat ampl\u00eda su m\u00f3dulo DATA Analysis con nuevas capacidades de inteligencia artificial. Adem\u00e1s del aprendizaje autom\u00e1tico y la clasificaci\u00f3n, la integraci\u00f3n de redes neuronales permite modelar comportamientos industriales m\u00e1s complejos. Con esta evoluci\u00f3n del software, Ellistat apuesta por una IA aplicada, progresiva y controlada.
\nComprender el origen de las desviaciones y actuar sobre los par\u00e1metros adecuados ya no es solo una intenci\u00f3n, sino que se ha convertido en un enfoque concreto.<\/p>\n
Para Ellistat, la inteligencia artificial solo tiene valor si ayuda realmente a las empresas industriales
\npara producir mejor. Y para ello, en primer lugar debe ser accesible para todos. La calidad se basa
\nse basa en un principio sencillo: controlar los procesos, es decir, comprender los par\u00e1metros
\nque influyen en la producci\u00f3n: la temperatura, la herramienta, el material, la m\u00e1quina, el operario,
\nproveedor, configuraci\u00f3n, entorno. Pero identificar estos factores suele requerir
\nconocimientos estad\u00edsticos que no todo el mundo posee y que pocos talleres
\ntienen tiempo para movilizarse.<\/p>\n
Cuando se produce una desviaci\u00f3n, una anomal\u00eda o una variaci\u00f3n, determinar la causa suele ser
\nde la investigaci\u00f3n: se avanza por intuici\u00f3n, se prueban los par\u00e1metros uno tras otro, y el tiempo
\nEl tiempo dedicado a buscar se traduce en desperdicios, retrasos y ajustes que se parecen m\u00e1s a
\nla experiencia m\u00e1s que las pruebas.<\/p>\n
Ah\u00ed es donde entra en juego DATA Analysis: el programa se encarga de la parte compleja \u2014 los
\nc\u00e1lculos, modelos y m\u00e9todos estad\u00edsticos, y la presenta a trav\u00e9s de una interfaz
\nEs sencillo. No hace falta ser un experto en ciencia de datos para analizar sus datos, detectar los
\nvariables influyentes, comprender el origen de las variaciones y elaborar modelos
\nque se pueden aplicar sobre el terreno. De este modo, todo el mundo tiene acceso a capacidades de an\u00e1lisis que hasta ahora
\nreservadas a los especialistas.<\/p>\n
Esta accesibilidad tambi\u00e9n define al p\u00fablico al que va dirigido el programa. DATA Analysis no est\u00e1 reservado a los
\nexpertos en estad\u00edstica o en inteligencia artificial: va dirigido, en primer lugar, a aquellos que
\nconocen el proceso: t\u00e9cnicos de m\u00e9todos, producci\u00f3n y calidad. Son ellos quienes
\nson quienes conocen bien el terreno, y es a ellos a quienes la herramienta debe facilitar el an\u00e1lisis
\naccesible.<\/p>\n
Las nuevas funciones de IA siguen exactamente esta l\u00f3gica: a\u00f1aden
\npotencia sin renunciar a la facilidad de uso. Para un usuario no experto,
\nEl proceso sigue siendo guiado, paso a paso. Para un perfil de experto, el programa ofrece m\u00e1s opciones
\nen profundidad, con ajustes avanzados sobre la estructura de los modelos y las funciones
\nde activaci\u00f3n: puede configurar una red neuronal, elegir un modo de entrenamiento,
\najustar la forma en que el modelo aprende a partir de los datos o a\u00f1adir neuronas
\nen funci\u00f3n del nivel de an\u00e1lisis deseado. De este modo, la misma interfaz se adapta al nivel de
\ncada una de ellas, desde el diagn\u00f3stico r\u00e1pido hasta la modelizaci\u00f3n detallada.<\/p>\n
\u00abLa IA industrial no debe ser una caja negra m\u00e1s en el taller. Debe ayudar a los
\nayuda a los equipos a comprender lo que ocurre realmente en sus procesos. Con DATA
\nEn Analysis, queremos ofrecer a las empresas modelos m\u00e1s potentes, pero
\nque pueden utilizar quienes conocen el terreno. As\u00ed es como la IA resulta \u00fatil:
\n\u00bbcuando ayuda a tomar decisiones sobre la producci\u00f3n\u00bb, explica Davy Pillet, director general de Ellistat.<\/p>\n
El punto fuerte de DATA Analysis radica en la amplia variedad de m\u00e9todos que re\u00fane en una sola herramienta. En la
\nEn general, las estad\u00edsticas cl\u00e1sicas responden a las preguntas m\u00e1s habituales del taller:<\/p>\n
comparar dos variables, comprobar si un cambio tiene un efecto real, medir una correlaci\u00f3n,
\nelaborar una regresi\u00f3n o un dise\u00f1o experimental. F\u00e1ciles de poner en pr\u00e1ctica, estos
\nEstos m\u00e9todos siguen siendo imprescindibles y constituyen la base de un enfoque de calidad
\nrigurosa.<\/p>\n
La nueva versi\u00f3n ampl\u00eda considerablemente esta gama. DATA Analysis integra
\nahora, modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, redes neuronales y
\nclasificaci\u00f3n no supervisada. Mientras que la estad\u00edstica cl\u00e1sica describe relaciones simples
\nEntre otras variables, estos modelos abordan fen\u00f3menos en los que numerosos
\nLos par\u00e1metros interact\u00faan: determinan la funci\u00f3n que relaciona las condiciones de producci\u00f3n con el
\nresultado obtenido, y ponen de manifiesto agrupaciones o comportamientos que el ojo
\nEl ser humano no distingue.<\/p>\n
De este modo, el usuario dispone de un abanico completo de opciones: elige el nivel de an\u00e1lisis que mejor se adapte a
\nsu cuesti\u00f3n \u2014desde la prueba de dos variables hasta el modelo predictivo\u2014 sin apartarse nunca del mismo
\nmedio ambiente. El objetivo sigue siendo el mismo en todas las escalas: reducir el tiempo de an\u00e1lisis,
\nmejorar la fiabilidad de los diagn\u00f3sticos y centrar las medidas en los factores clave adecuados.<\/p>\n
DATA Analysis forma parte de la Suite Qualit\u00e9 Ellistat, una suite de software totalmente basada en la web dedicada a la
\ncalidad industrial. El m\u00f3dulo alcanza todo su potencial cuando aprovecha los datos procedentes de
\notros m\u00f3dulos de software: con SPC para realizar un seguimiento de la evoluci\u00f3n estad\u00edstica de sus
\nprocesos y supervisar la producci\u00f3n en tiempo real y el control de calidad de entrada (IQC) para comparar proveedores,
\nanalizar la calidad de los lotes entrantes o realizar un seguimiento de la evoluci\u00f3n del rendimiento de los proveedores
\nen el pasado.<\/p>\n
Esta complementariedad aporta coherencia al conjunto de la Suite Qualit\u00e9: recopilar
\nlos datos, supervisarlos, analizarlos y, a continuaci\u00f3n, tomar decisiones basadas en hechos.<\/p>\n
Con esta evoluci\u00f3n de DATA Analysis, Ellistat defiende un enfoque pragm\u00e1tico de
\nla inteligencia artificial. No hay promesas de f\u00e1bricas aut\u00f3nomas. No hay discursos desconectados de la realidad
\nlas realidades de la producci\u00f3n. La IA debe basarse en datos fiables y en procesos
\nclaros y con objetivos cuantificables.<\/p>\n
Ellistat apuesta por una IA que ayuda a las empresas industriales a analizar y comprender mejor y
\ngestionar mejor sus procesos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ellistat fait \u00e9voluer DATA Analysis avec l’IA pour mieux ma\u00eetriser les proc\u00e9d\u00e9s industriels Expert de la qualit\u00e9 industrielle, Ellistat enrichit son module DATA Analysis de nouvelles capacit\u00e9s d’intelligence artificielle. \u00c0 c\u00f4t\u00e9 du machinelearning et de la classification, l’int\u00e9gration de r\u00e9seaux de neurones permet demod\u00e9liser des comportements industriels plus complexes. Avec cette \u00e9volution du logiciel, Ellistat […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4421,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-4422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analysis"],"acf":[],"yoast_head":"\n