{"id":16694,"date":"2023-11-29T15:25:00","date_gmt":"2023-11-29T13:25:00","guid":{"rendered":"https:\/\/festibity.com\/general\/aprenentatge-federat-en-maquinaria\/"},"modified":"2026-01-23T14:44:50","modified_gmt":"2026-01-23T12:44:50","slug":"aprenentatge-federat-en-maquinaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/festibity.com\/es\/noticies-partner\/aprenentatge-federat-en-maquinaria\/","title":{"rendered":"Aprenentatge federat en maquin\u00e0ria."},"content":{"rendered":"

Article facilitat per: IThinkUPC<\/a><\/em><\/p>\n

L\u2019auge de l\u2019Industrial Internet of Things<\/em> (IIoT), la intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial (IA) i les tecnologies d\u2019edge computing est\u00e0 revolucionant el sector de fabricaci\u00f3 de maquin\u00e0ria, conegut per les sigles \u00abOEM\u00bb<\/strong>. Aquestes tecnologies no nom\u00e9s permeten analitzar dades operatives en temps real, sin\u00f3 que tamb\u00e9 obren la porta a crear nous models de negoci basats en serveis d\u2019alt valor afegit per als clients.<\/p>\n

Aquest article demostra que la combinaci\u00f3 de l\u2019IIoT, la IA i l\u2019aprenentatge federat pot portar aquest concepte un pas m\u00e9s enll\u00e0. Amb l\u2019aprenentatge federat, els fabricants poden consolidar informaci\u00f3 de m\u00faltiples m\u00e0quines ubicades en diferents localitzacions i generar un \u00abconeixement com\u00fa\u00bb<\/strong>. Aquest coneixement habilita solucions m\u00e9s efectives i precises per al manteniment predictiu, la detecci\u00f3 d\u2019anomalies i el diagn\u00f2stic primerenc d\u2019errors en la maquin\u00e0ria perqu\u00e8 permet incorporar de forma incremental la informaci\u00f3 de m\u00faltiples m\u00e0quines.<\/p>\n

Quina \u00e9s la situaci\u00f3 actual de les dades i l\u2019\u00fas de la intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial en els fabricants de maquin\u00e0ria?<\/strong><\/p>\n

Actualment, la digitalitzaci\u00f3 <\/strong>s\u2019ha convertit en un component essencial en el m\u00f3n de la fabricaci\u00f3 de maquin\u00e0ria industrial<\/strong>. La majoria dels fabricants d\u2019equips moderns ja han adoptat sistemes de registre i d\u2019adquisici\u00f3 de dades per monitorar una \u00e0mplia gamma de variables que afecten el rendiment de les m\u00e0quines. Aquests par\u00e0metres inclouen, entre d\u2019altres, temperatures, voltatges, corrents i pressions. Aquesta recopilaci\u00f3 de dades, a m\u00e9s de permetre als fabricants i als seus clients visualitzar en temps real l\u2019estat i el comportament de la maquin\u00e0ria<\/strong>, tamb\u00e9 \u00e9s una eina valuosa per als equips de manteniment a l\u2019hora de dur a terme actuacions preventives i diagnosticar possibles avaries<\/strong>.<\/p>\n

Malgrat que s\u2019han produ\u00eft aven\u00e7os importants en els mecanismes de recopilaci\u00f3 de dades, moltes empreses encara no aprofiten plenament el potencial d\u2019aquesta informaci\u00f3 tan valuosa. Tot i que les dades normalment es capturen i s\u2019emmagatzemen, en molt pocs casos s\u2019analitzen amb eines avan\u00e7ades <\/strong>que podrien convertir-les en informacions pr\u00e0ctiques per prendre decisions estrat\u00e8giques en m\u00e8triques clau com el manteniment predictiu de la maquin\u00e0ria, la qualitat del producte final, l\u2019efici\u00e8ncia energ\u00e8tica i el consum de mat\u00e8ries primeres.<\/p>\n

Addicionalment, encarar-se a l\u2019an\u00e0lisi avan\u00e7ada de dades <\/strong>en el context de la maquin\u00e0ria industrial representa un desafiament t\u00e8cnic i operatiu <\/strong>considerable. La maquin\u00e0ria en aquest sector \u00e9s inherentment complexa i acostuma a ser altament configurable i a tenir la capacitat de produir diversos tipus de peces i d\u2019operar amb m\u00faltiples configuracions. Aquesta complexitat fa que moltes empreses se sentin aclaparades <\/strong>davant de la perspectiva de modelar el comportament dels seus equips per a cada tipus de producte, pe\u00e7a o configuraci\u00f3 operativa que els seus clients puguin necessitar.<\/p>\n

Com pot ajudar l\u2019aprenentatge federat a valoritzar les dades de producci\u00f3?<\/strong><\/p>\n

En aquest context, les tecnologies emergents com la intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial (IA) i l\u2019aprenentatge federat (AF) <\/strong>ofereixen una oportunitat \u00fanica per transformar aquestes dades en brut en coneixements accionables que puguin generar un valor significatiu als fabricants i als seus clients.<\/p>\n

L\u2019aprenentatge federat destaca com a una innovaci\u00f3 en l\u2019\u00e0mbit del Machine Learning<\/strong>, dissenyat per superar les limitacions inherents a l\u2019an\u00e0lisi de dades en entorns industrials complexos. Aquest enfocament permet entrenar models d\u2019IA en un ampli conjunt de m\u00e0quines distribu\u00efdes centralitzant la informaci\u00f3 en un model global<\/strong>, per\u00f2 fent an\u00f2nimes les dades perqu\u00e8 els clients no perdin la propietat de la seva operativa i les configuracions concretes. Aquest enfocament amplia significativament la capacitat de generalitzaci\u00f3 i de detecci\u00f3 de nous comportaments en les dades; i aix\u00f2 resulta especialment rellevant pet als fabricants de maquin\u00e0ria, at\u00e8s que permet fer models per a una gran diversitat de configuracions i operatives diferents.<\/p>\n

Imaginem que volem desenvolupar un sistema de manteniment predictiu entrenant un model d\u2019IA per a un model concret de m\u00e0quina, per exemple, un bra\u00e7 rob\u00f2tic que hem instal\u00b7lat en diverses l\u00ednies de producci\u00f3. Si el model s\u2019entrena amb les dades de l\u2019operativa del bra\u00e7 en una sola f\u00e0brica (amb un nivell espec\u00edfic d\u2019humitat, vibracions, temperatura, etc.), molt sovint fallar\u00e0 quan rebi dades no vistes d\u2019una situaci\u00f3 o una configuraci\u00f3 que no es va fer servir durant l\u2019entrenament. No obstant aix\u00f2, si un model s\u2019entrena amb les dades de m\u00faltiples instal\u00b7lacions en diferents ind\u00fastries i diverses localitats, hi ha una probabilitat molt alta que aquest comportament s\u2019origini en una altra m\u00e0quina i que posteriorment es pugui recon\u00e8ixer. Aix\u00f2 fa que aquests models siguin molt m\u00e9s robusts i generalistes que els que s\u2019entrenen m\u00e0quina a m\u00e0quina.<\/p>\n

En aquest context, tal com es mostra a la figura, l\u2019aprenentatge federat opera com un sistema dual format per un model global i m\u00faltiples models locals<\/strong>. Els models locals monitoren individualment cada m\u00e0quina i, en identificar el nou comportament o patr\u00f3, el comuniquen al model global. Aquest darrer, a la vegada, compara la nova informaci\u00f3 amb la seva base de dades agregada per determinar si el comportament ja s\u2019ha observat en altres m\u00e0quines. Si \u00e9s un comportament nou, el model global l\u2019integra a la seva base de coneixement per enfortir la capacitat predictiva del sistema en conjunt i actualitza els models locals de totes les m\u00e0quines per incorporar aquest comportament.<\/p>\n

Aplicar aquestes tecnologies ofereix una s\u00e8rie d\u2019avantatges tant per als fabricants de maquin\u00e0ria com per als seus clients<\/strong>. Per als fabricants, l\u2019optimitzaci\u00f3 d\u2019operacions<\/strong>, n\u2019\u00e9s una de les m\u00e9s destacades, ja que aquests models permeten monitorar en temps real les condicions i el rendiment de les m\u00e0quines instal\u00b7lades a casa de cada client. D\u2019aquesta manera es facilita la planificaci\u00f3 d\u2019actuacions o, fins i tot, s\u2019habiliten nous models de partnership com ara el de Maquin\u00e0ria As a Service (MAS) <\/strong>o l\u2019oferiment de serveis t\u00e8cnics de manteniment predictiu en temps real. Aix\u00f2 permet que els t\u00e8cnics de l\u2019empresa supervisin de primera m\u00e0 i en remot les condicions de la maquin\u00e0ria planificant les intervencions abans que es comprometi la qualitat i l\u2019estat de la maquin\u00e0ria. A m\u00e9s a m\u00e9s, l\u2019enfocament distribu\u00eft d\u2019aquestes solucions permet la personalitzaci\u00f3 i l\u2019escalabilitat del modelatge <\/strong>per a diversos tipus i mides de maquin\u00e0ria, la qual cosa redueix significativament els costos i les barreres d\u2019implementaci\u00f3. Pel que fa a la seguretat de les dades, l\u2019aprenentatge federat ofereix l\u2019avantatge de poder entrenar models d\u2019IA sense centralitzar la informaci\u00f3, cosa que permet mantenir la privacitat de les dades sensibles.<\/p>\n

Per als clients, els beneficis s\u00f3n igualment significatius. La reducci\u00f3 de costos operatius <\/strong>\u00e9s un dels avantatges m\u00e9s evidents, at\u00e8s que el manteniment predictiu minimitza el temps d\u2019inactivitat i les despeses en reparacions no planificades. A m\u00e9s a m\u00e9s, la supervisi\u00f3 en temps real <\/strong>assegura que els est\u00e0ndards de qualitat es mantinguin elevats, la qual cosa es tradueix en una millora de la qualitat en el producte final<\/strong>. La tecnologia tamb\u00e9 permet una major transpar\u00e8ncia de les operacions <\/strong>amb acc\u00e9s a informes i dashboards en temps real que mostren l\u2019estat i el rendiment de la maquin\u00e0ria. A m\u00e9s a m\u00e9s, aquestes solucions s\u00f3n flexibles i es poden adaptar a les necessitats canviants del client <\/strong>o a les m\u00faltiples configuracions de les m\u00e0quines.<\/p>\n

Com s\u2019implementen les solucions d\u2019aprenentatge federat a la ind\u00fastria?<\/strong><\/p>\n

L\u2019adopci\u00f3 d\u2019estructures avan\u00e7ades de modelatge i an\u00e0lisi de dades requereix la implementaci\u00f3 de dispositius edge<\/em> especialitzats<\/strong>. Aquests dispositius s\u00f3n capa\u00e7os de capturar i processar en temps real la informaci\u00f3 de les m\u00e0quines industrials i d\u2019executar models d\u2019intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial (IA) <\/strong>directament al dispositiu. Com que s\u2019integren amb plataformes al n\u00favol, no nom\u00e9s acceleren el flux de dades, sin\u00f3 que tamb\u00e9 faciliten l\u2019entrenament distribu\u00eft de models federats com els que es descriuen en aquest article.<\/p>\n

En el context actual, el mercat ofereix solucions innovadores dissenyades espec\u00edficament per a aquests desafiaments. N\u2019\u00e9s un exemple Octaipipe<\/a>, una plataforma dissenyada per aplicar l\u2019aprenentatge federat en entorns industrials. <\/strong>Aquesta soluci\u00f3 no redueix nom\u00e9s significativament els costos relacionats amb la implementaci\u00f3 i la infraestructura, sin\u00f3 que tamb\u00e9 proporcional un ecosistema robust per entrenar i actualitzar els models d\u2019IA. Amb funcionalitats que permeten l\u2019adaptabilitat i l\u2019escalabilitat, Octaipipe assegura que les empreses puguin incorporar noves m\u00e0quines al sistema amb facilitat. Aquesta mena de solucions ve acompanyada d\u2019un marc de treball integral i eines avan\u00e7ades que garanteixen que les organitzacions puguin implementar aquestes tecnologies emergents amb la m\u00e0xima confian\u00e7a, optimitzant resultats i minimitzant riscos associats.<\/p>\n

https:\/\/www.ithinkupc.com\/ca\/blog\/aprenentatge-federat-el-futur-de-la-valoritzacio-de-dades-per-a-fabricants-de-maquinaria <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Aprenentatge federat: la valoritzaci\u00f3 de dades per a fabricants de maquin\u00e0ria<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":19840,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","_members_access_role":[],"_members_access_error":""},"categories":[35],"tags":[],"class_list":["post-16694","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticies-partner"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16694","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16694"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16694\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17845,"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16694\/revisions\/17845"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19840"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16694"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16694"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/festibity.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16694"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}