11
Abr

Machine Learning, rentabilidad y flexibilidad para el modelo de negocio y la línea de producción

aplicaciones de machine learning

El aprendizaje automático o machine learning está cambiando los modelos de negocio actuales. El qué vas a ofrecer al mercado, cómo lo vas a hacer, a quién se lo vas a vender, cómo y a qué precio son preguntas que hoy en día pueden obtener mejores y más rápidas respuestas aplicando estas herramientas. Hablamos de una rama de la inteligencia artificial capaz de dotar de mayor rentabilidad y flexibilidad a cualquier negocio.

Este año 2018 significará un paso adelante importante para esta tecnología según todos los informes y estudios. Por ejemplo, la consultora Capgemini estima que el 84% de las empresas van a implantar o incrementar el uso del machine learning y que el 75% de las que ya lo utilizan han incrementado las ventas y la satisfacción del cliente en más de un 10%.

Como suele suceder con la incorporación de cualquier tecnología, las grandes corporaciones son las primeras en dar el paso. Pero el cambio se extenderá, dado que son soluciones que ofrecen una alta rentabilidad, y de hecho las empresas de nueva creación que adoptan este nuevo modelo desde el principio competirán con una seria ventaja. Perder este tren significa perder competitividad.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial. Las matemáticas son la base de los potentes programas de software que utiliza esta disciplina científica para analizar ingentes bancos de datos y extraer de ellos patrones de comportamiento.

Las máquinas aprenden automáticamente y son capaces, así, de predecir cómo se va a comportar un proceso industrial de fabricación o, como veremos a continuación, el mercado.

Cuatro aplicaciones del machine learning que pueden cambiar tu modelo de negocio:

-Política de precios: el machine learning proporciona a las empresas una fórmula para conocer cómo se comportan la oferta y la demanda, de las materias primas que han de comprar o de los productos que venden. Un negocio dedicado a la compra-venta de chatarra, por ejemplo, podrá realizar con machine learning el análisis más completo y exhaustivo del mercado. Es necesario el desarrollo de programas adaptados a cada empresa, alimentados, en cada caso, de los más completos y valiosos orígenes de datos, para que las personas que han de tomar las decisiones de compra tengan ante sí unas gráficas sencillas y muy intuitivas. Dichas gráficas dibujan una ingente cantidad de información, pública en la mayor parte de los casos, que presentada de otra manera sería ininteligible. A la postre, el que ha de tomar la decisión tiene ante sus ojos una infografía que le dice cómo evolucionan las importaciones y las exportaciones en cada país, dónde baja el precio, dónde repunta la demanda… y podrá reaccionar más rápido y con mejor criterio que su competencia.

-Entender y anticiparse a lo que pide el cliente: igual que analiza lo que pasa en el mercado mundial de cualquier producto, el machine learning es una herramienta potente para que las empresas entiendan la demanda, formada a menudo por clientes digitales y cada vez más exigentes, y se anticipen a sus expectativas, resolviendo así cualquier cambio del mercado con mayor calidad y rapidez que sus competidores. Esta tendencia es especialmente clara en los negocios del sector servicios, como por ejemplo el turismo, donde las empresas utilizan la información que vamos dejando en la red para conocer nuestros intereses y ofrecernos sus productos. Pero también en la industria. Por ejemplo, una compañía fabricante de coches puede analizar el mercado y conocer al detalle tendencias como si aumenta la preferencia por las berlinas, los todoterrenos o los vehículos pequeños… cómo financian sus clientes la compra del vehículo, cada cuántos años cambian, y un largo etcétera.

-Eficiencia en la producción: la utilización de programas de machine learning contribuye a hacer más eficiente la producción. El aprendizaje automático permite optimizar la línea de producción: el programa aporta información concreta sobre cómo ha de organizarse el proceso para obtener el mejor resultado, de manera que se reducen errores y se maximiza el beneficio. Esto permite reducir el stock de materias primas, adecuarlo a las necesidades reales de la producción. La empresa que utilice esta tecnología minimizará los fallos y reducirá las reclamaciones de clientes, las devoluciones, etc, siendo más eficaz y eficiente.

-Personalización del producto: cada vez más, las industrias y los servicios han de personalizar su producto. Trabajar con machine learning significa hacerlo con eficiencia y esta es imprescindible para adelantarse a las demandas del mercado y cambiar el patrón de la línea de producción con los menores gastos y de la forma más rápida. Llegar antes al mercado significa ganar a la competencia, y satisfacer adecuadamente al cliente se traduce en su fidelización.

En Ártabro Tech somos especialistas en desarrollar este tipo de herramientas y ponerlas al servicio de nuestros clientes. El punto de partida es siempre recoger los datos, ya sea del mercado –en cuyo caso nos encargamos, en colaboración con nuestros clientes, de identificar las fuentes más completas – o bien del proceso productivo del cliente –la información se recoge de las máquinas y del histórico de la operativa de la planta-. Contando con la suficiente cantidad de información siempre es posible extraer modelos predictivos y utilizarlos para mejorar la eficiencia del negocio.

 

Ártabro Tech es una empresa de base tecnológica cuyas capacidades se focalizan en el diseño de soluciones para la Industria 4.0. La firma ha desarrollado una innovadora herramienta, Legato, para la implementación de software que integre Big Data, Machine Learning, Visión Artificial e Internet de las Cosas, ofreciendo así desarrollos a la medida del cliente en el mínimo tiempo y con la máxima eficiencia.