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Transformación Digital
Transformación Digital

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Nuestro valor para perseguir la estrategia permite transformarnos

Hay miles de millones de elementos de datos que deben conocerse y gestionarse para mejorar y automatizar las difíciles cargas de trabajo humanas. Estas cargas de trabajo y las posibilidades de error ayudarán y alentarán cambios futuros. Unificar y gestionar los datos masivos es la clave del poder de la próxima generación de aplicaciones de comercio electrónico, seguimiento, detección de fraude, cadena de producción y aplicaciones logísticas.

BIG DATA

Existe una arquitectura compleja dentro de los sectores farmacéuticos, de alimentación y de bebidas. También hay diferentes niveles para la interfaz automatizada entre la entidad y los sistemas de control: dispositivos, maquinaria, líneas de producción, autoridades gubernamentales, diferentes proveedores (propietarios de marcas, CMO, subproveedores y reempaquetadores), almacenes, distribuidores mayoristas y agentes logísticos.

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La necesidad principal de estas industrias es un ecosistema de software diseñado para gestionar el almacenamiento masivo de datos de serialización y el flujo de información para garantizar:


  • Una máxima seguridad de datos
  • Una flexibilidad en diferentes requisitos de comunicación
  • Un tiempo de inactividad mínimo para las actualizaciones de software y los lanzamientos de parches
  • Un punto de conexión único para habilitar la interfaz con diferentes agentes, soluciones de software y hardware

Sobre todo, el "Aprendizaje profundo" del "Aprendizaje automático" está motivado por las redes neuronales y puede descubrir capas de datos ocultos para identificar patrones complejos. Los sistemas de redes neuronales artificiales (ANN) son modelos influenciados por las redes neuronales biológicas. Por ejemplo: el sistema nervioso central de los seres vivos y, más concretamente, el cerebro. Por lo tanto, es muy útil para conocer los datos, hacer predicciones, sugerir acciones recomendadas; por ejemplo: para la interpretación de datos no estructurados o muchos otros comportamientos inteligentes sin instrucciones humanas explícitas.

El efecto combinado del aprendizaje automático a partir de datos, imágenes, ejemplos, textos, etc., junto con los sofisticados modelos de aprendizaje y la alta capacidad informática, han brindado grandes oportunidades al progreso.

MÁQUINA Y APRENDIZAJE PROFUNDO

MÁQUINA Y APRENDIZAJE PROFUNDO

Sobre todo, el "Aprendizaje profundo" del "Aprendizaje automático" está motivado por las redes neuronales y puede descubrir capas de datos ocultos para identificar patrones complejos. Los sistemas de redes neuronales artificiales (ANN) son modelos influenciados por las redes neuronales biológicas. Por ejemplo: el sistema nervioso central de los seres vivos y, más concretamente, el cerebro. Por lo tanto, es muy útil para conocer los datos, hacer predicciones, sugerir acciones recomendadas; por ejemplo: para la interpretación de datos no estructurados o muchos otros comportamientos inteligentes sin instrucciones humanas explícitas.

El efecto combinado del aprendizaje automático a partir de datos, imágenes, ejemplos, textos, etc., junto con los sofisticados modelos de aprendizaje y la alta capacidad informática, han brindado grandes oportunidades al progreso.

Concretamente, en la visión artificial, el aprendizaje profundo se implementa principalmente a través de las denominadas “Redes neuronales convolucionales” (CNNs). Las CNNs aprenden cada vez más representaciones abstractas de la entrada con cada paso (convolución). En el caso del reconocimiento de objetos, una CNN puede comenzar con datos de píxeles sin procesar, y luego, aprender características altamente discriminatorias como los bordes, seguidas de formas básicas, formas complejas, patrones y texturas.

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EL APRENDIZAJE PROFUNDO POSEE
MUCHOS BENEFICIOS:


  • Una reducción del tiempo de comercialización
  • Una mínima complejidad mecánica, lo que implica menores costes de producción y mantenimiento
  • Mayor capacidad para automatizar las producciones donde la intervención humana es aún necesaria
  • Mayor capacidad para automatizar las producciones donde la intervención humana es aún necesaria

Las conexiones en La Nube y los servicios de análisis están creciendo. La tendencia principal es La Nube Híbrida, que tiene la posibilidad de conectar un entorno privado con uno o más sistemas públicos de La Nube. Esto es para garantizar una mayor flexibilidad, una optimización de los costes y, sobre todo, una gestión adecuada de los requisitos legales en términos de privacidad y confidencialidad de datos. También, existe un creciente interés en Edge Computing, una arquitectura con recursos distribuidos que soporta los recursos centralizados de La Nube, acercando el procesamiento y análisis específicos al lugar donde realmente se recopila la información (por ejemplo, de los sensores). De esta manera, se puede aumentar la eficiencia de las actividades de recopilación y análisis evitando mover grandes cantidades de datos entre los sistemas periféricos y las instalaciones o La Nube.

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Desde la detección de objetos, hasta la clasificación de imágenes, la OCR y la lectura óptica de caracteres: hay muchas aplicaciones de Inteligencia Artificial. Nuestra plataforma Industrial Computer Vision se basa en la tecnología Deep Learning (Aprendizaje profundo) con el objetivo de superar los enfoques clásicos, por ejemplo, mediante el uso de "formación no supervisada" para reducir los costes de clasificación de datos y las horas de formación, y para apoyar la fase de formación a través del inmenso poder informático disponible hoy en La Nube. El sistema ha sido diseñado, no solo para la visión artificial, sino también, para el análisis y la correlación entre los datos estructurados, ideal para el mantenimiento predictivo, los incumplimientos, las anomalías, las series temporales, etc.