Sistema preventivo/predictivo para la detección de errores en la información ERP orientado a la Industria 4.0 mediante Machine Learning
Tras la finalización del proyecto NUT-MR sobre realidad mixta, el departamento de I+D de Nut, comienza el desarrollo de un nuevo proyecto, que finalizará a mediados de 2023, y con una inversión aproximada de 250.000€.
El objetivo del proyecto es desarrollar un sistema de Bots (programa informático que realiza tareas repetitivas, predefinidas y automatizadas) con capacidades preventivas y predictivas, configurable mediante reglas establecidas y además con capacidades de aprendizaje basadas en Machine Learning, uno de los paradigmas de la Industria 4.0 englobado en el concepto de Inteligencia Artificial (IA), que examine regularmente las configuraciones, datos y operaciones de un sistema Enterprise Resource Planning (ERP) desplegado en oficinas y/o una planta de producción, y sea capaz de detectar y notificar automáticamente la aparición de errores en la información generada, así como circunstancias que pueden devenir en futuros errores, con el fin de evitarlos antes de que se produzcan.
Modo básico
El sistema tendrá un «modo básico» configurable en el propio ERP, permitiendo a los administradores del mismo definir todo tipo de condiciones y reglas para la revisión y chequeo de la información, sus frecuencias de lanzamiento, y sus modos de comunicación de los resultados.
Modo avanzado
Por otra parte, el sistema dispondrá de un «modo avanzado» que examinará los datos del ERP mediante técnicas de Machine Learning, que podrán entrenarse a partir de los datos disponibles, para conseguir detectar anomalías, errores y peligros extra que ni siquiera hubieran sido predefinidas como reglas por el administrador. Nos apoyaremos en los motores disponibles de Azure Machine Learning, desarrollados por Microsoft, para obtener las fórmulas que después aplicaremos a cada sistema de datos.
