El aprendizaje automático favorece el estudio de la información que ya se conoce, lo que sumado a las competencias del capital humano especializado, mejora la eficiencia en cualquier negocio.

Las ventajas de la transformación digital son evidentes. Rockwell Automation lo comprobó con datos obtenidos de clientes como CIMData, Aberdeen Group, Gartner Group, IDC y PTC, al comprobar resultados como éstos: 50% de reducción del tiempo improductivo no planificado, 90% de mejora en calidad en la primera pasada, 97% de disminución de defectos ascendentes y 40% de reducción del costo de mantenimiento.

El modelo de Rockwell Automation apunta a mejorar la manera en que se maneja el volumen de datos, especialmente, en la ingeniería; pero, también proporcionar herramientas visuales integradas. En este ámbito, la multinacional presenta cuatro soluciones con distintos niveles de manipulación para una analítica más compleja, con lo que busca resolver un punto del proceso de conocimiento automático que «conversa» con la estrategia de aprendizaje de máquina. Éstas son sus soluciones:

FT Analytics Data Explorer

Data Explorer permite a los usuarios interactuar gráficamente con sus datos existentes para utilizar mejor el conocimiento dentro de su proceso o sistema. Ayuda a identificar problemas y limpiar o eliminar valores irrelevantes. Permite al usuario establecer reglas y calcular factores de confianza para datos interpolados.

FT Analytics LogixAI

Este módulo para controladores ControlLogix® se incorpora directamente en un chasis de control y transmite datos del controlador a través del backplane para construir modelos predictivos. Los clientes pueden beneficiarse con la mejora del rendimiento de la calidad, el aumento de la utilización de los activos y el perfeccionamiento de los aprendizajes.

FT Analytics Augmented Modeler

FactoryTalk® Analytics ™ Augmented Modeler proporciona un flujo de trabajo completo y visualmente interactivo para que los ingenieros de planta desarrollen con éxito soluciones de aprendizaje automático específicas. La efectividad en el análisis de datos se relaciona con la detección de anomalías, el mantenimiento predictivo, los KPI’s predictivos y la optimizacion de la energía.

A través del mantenimiento predictivo, tiene la información para tomar decisiones inteligentes de priorización: difiera los ciclos de mantenimiento innecesarios, evite el costoso desgaste de los equipos y reduzca las fallas o paradas no planificadas del equipo. Esto reduce significativamente el gasto de mantenimiento por unidad producida mediante la supervisión de equipos inteligentes y específicos.