Los términos "integración horizontal" e "integración vertical" son familiares en varios contextos. Desde la perspectiva operativa, una empresa integrada horizontalmente centra sus actividades en torno a sus competencias básicas y establece asociaciones para construir una cadena de valor de principio a fin. Una empresa integrada verticalmente, por otro lado, mantiene la mayor parte de su cadena de valor internamente, desde el desarrollo de productos hasta la fabricación, el marketing, las ventas y la distribución.
Cuando se trata de producción, la integración horizontal también se refiere a procesos bien integrados en la fase de fabricación, mientras que la integración vertical significa que la planta está estrechamente coordinada con procesos de nivel superior, como compras y el control de calidad.

En este artículo exploramos cómo la industria 4.0 ha amplificado aún más la importancia de la integración horizontal y vertical, convirtiéndolas en la columna vertebral sobre la que se construye Smart Factory, de hecho, ya hemos hablado brevemente sobre ella en el artículo dedicado a los tres impulsores de la industria 4.0. [Más]

¿Cómo funciona el Machine Learning? En este vídeo + artículo te explicamos lo básico de forma sencilla y en muy poco tiempo, comparando la solución a un problema hecha con un lenguaje tradicional o con métodos de Aprendizaje Automático. [Más]

Cuando te planteas aprender Inteligencia Artificial, una de las preguntas que cualquier programador se va a hacer es ¿qué lenguajes existen para IA?, ¿qué lenguaje debo utilizar? ¿me vale alguno de los lenguajes que ya conozco?... En este artículo te contamos cuáles son los principales lenguajes del mundo del aprendizaje automático. [Más]

Todo el mundo habla de GitHub Copilot, el asistente de pair programming basado en inteligencia artificial (así lo denominan desde GitHub) Pero, ¿realmente merece tanto revuelo? Bueno, la respuesta corta es sí. Hace poco estuvimos hablando sobre Copilot (y probándolo) en un evento en directo con Bruno Capuano (AI Microsoft MVP) y aquí te dejamos las principales reflexiones de esta charla. [Más]

A finales de 2020 Google Cloud realizó una encuesta entre más de 1.100 altos ejecutivos pertenecientes a empresas de producción de más de 500 empleados en 7 países (Alemania, Corea del Sur, Estados Unidos, Francia Japón y Reino Unido) y ahora acaba de publicar los resultados. El informe de Google Cloud Industries titulado "Artificial Intelligence acceleration among manufacturers" revela que la pandemia de COVID-19 puede haber provocado un aumento significativo en el uso de la inteligencia artificial y otros habilitadores digitales entre los fabricantes. Te contamos los puntos clave. [Más]

En los últimos años, las empresas industriales avanzadas han logrado avances sólidos en la mejora de la productividad a lo largo de la cadena de valor de fabricación. Pero las palancas tradicionales que han impulsado estos avances, como las operaciones ajustadas, Six Sigma y la gestión de calidad total, están empezando a perder fuerza y los beneficios incrementales que ofrecen están disminuyendo. Como resultado, las empresas líderes ahora buscan tecnologías disruptivas para mejorar el rendimiento. Muchas están comenzando a experimentar con tecnologías avanzadas. En este artículo hablaremos sobre qué debe hacer una empresa para lograr una automatización flexible usando inteligencia artificial. [Más]

Las extensiones de navegador son las armas secretas que la mayoría de los hackers y desarrolladores guardan en su arsenal para ser más productivos. Debido a que una buena parte de los estudiantes de aprendizaje automático usa Chrome (dada la enorme cuota de mercado de este navegador), en este artículo encontrarás una lista de extensiones de Chrome imprescindibles para ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos. [Más]

En un artículo anterior comentábamos cómo está impactando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la industria 4.0. En otros artículos poníamos ejemplos concretos, como el mantenimiento predictivo o la cadena de suministro. En el de hoy nos centraremos cómo afecta el uso de la IA en el diseño de producto, desde el punto de vista industrial. [Más]

Los beneficios de usar aprendizaje automático y la IA se pueden observar en las distintas partes que componen la cadena de suministro, incluidas las adquisiciones, la fabricación, la gestión de inventario, el almacenamiento, la logística y el servicio al cliente. Profundicemos en las ventajas del aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro y veremos algunos casos de uso de IA en la cadena de suministro. [Más]

Veremos cómo usar la IA para llevar a cabo lo que se conoce como mantenimiento predictivo en todo tipo de industrias. [Más]