Aprendizaje automático en maquinaria industrial
Esta publicación es una continuación de nuestra serie de publicaciones de blog en las que se destacan las presentaciones de la segunda edición de la Escuela de Aprendizaje Automático de Sevilla ( MLSEV ).
También puede consultar las publicaciones anteriores sobre los 6 desafíos del aprendizaje automático o la predicción de anomalías en la temperatura del aceite en una máquina perforadora de túneles .
Dado que el aprendizaje automático se ha establecido como una pieza fundamental de tecnología similar a RDBMS , puede afectar a cada negocio o proceso de ingeniería para impulsar la toma de decisiones automatizada basada en datos casi en tiempo real. De hecho, en nuestra vida diaria como consumidores, interactuamos con los sistemas de aprendizaje automático sin saberlo en muchos contextos familiares.
En este sentido, como parte de las presentaciones de casos de uso del mundo real durante MLSEV, Delio Tolivia de Talento Corporativo , una firma consultora española que brinda una amplia gama de soluciones comerciales, presentó su proyecto de optimización para minimizar los tiempos de espera de los ascensores.
El objetivo principal del proyecto era mejorar la experiencia estándar de los pasajeros haciendo que los ascensores sean más inteligentes. Su cliente para este proyecto fue Thyssen Krupp AG , que es un conglomerado multinacional alemán con un enfoque en la ingeniería industrial y la producción de acero. Con millones de ascensores en todo el mundo, no es demasiado difícil ver cómo la escala de este problema y su impacto potencial pueden ser muy grandes en sus futuras iteraciones.
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