Descubra cómo Microsoft Foundry reduce el tiempo de desarrollo: una historia de éxito de Siemens
El sector manufacturero recoge cada año el mayor volumen de datos de cualquier industria mundial, pero solo usa una fracción de los datos industriales recogidos en las fábricas. Echemos un vistazo a cómo Siemens se asoció con Microsoft para desarrollar una solución de operaciones controladas por datos en tiempo real para que los fabricantes globales logren un rendimiento innovador mejorando continuamente la sostenibilidad, la resistencia y la rentabilidad.
Una de las principales ventajas del entorno de Azure AI es que permite desarrollar soluciones de forma más rápida y eficaz. La experiencia de Siemens ofrece un buen ejemplo de cómo optimizar los procesos industriales de inteligencia artificial gracias a los productos de Microsoft.
La organización
Siemens es una empresa alemana de fabricación fundada en 1847. Es la empresa de fabricación más grande de Europa y líder en el mercado mundial en automatización industrial y software industrial. Siemens ofrece soluciones innovadoras para diversos sectores, como los sectores de la energía, atención sanitaria, movilidad e infraestructura.
Históricamente, la empresa ha desempeñado un papel vital en la innovación tecnológica. Estaba profundamente involucrada en el desarrollo de los primeros equipos, electrodomésticos, televisores y muchos otros dispositivos producidos en masa. Ahora, Siemens está incorporando la inteligencia artificial en sus procesos empresariales para mantener su ventaja competitiva.
La dificultad
Siemens se dio cuenta de que necesitaban adoptar de forma masiva la inteligencia artificial para apoyar a todos sus departamentos. Por ejemplo, han usado modelos de inteligencia artificial de previsión para predecir una mayor demanda y así ajustar mejor la producción y el planeamiento de ventas durante mucho tiempo.
Sin embargo, el proceso de desarrollo de estos sistemas de inteligencia artificial era costoso, lento y confuso. Los usuarios profesionales que requerían una solución de inteligencia artificial dependían de los analistas de datos para desarrollarla, y la colaboración entre ellos a menudo estaba llena de alboroto y malentendidos. Los analistas de datos no tenían una plataforma que les permitiera reutilizar el código y los componentes, por lo que tenían que compilar cada modelo nuevo desde cero. El proceso era muy ineficaz y podía tardar varios meses.
Siemens se dio cuenta de que necesitaban cambiar su proceso de desarrollo de inteligencia artificial. Necesitaban una plataforma de inteligencia artificial sólida, rápida y confiable para desarrollar, probar e implementar modelos de forma escalable.
La solución
La solución crea una base de datos común mediante la captura y contextualización de datos de toda la fábrica para ofrecer una visión de todo el sistema del proceso de fabricación de principio a fin. La incorporación de un copiloto de IA generativa, con tecnología de Azure OpenAI, democratiza aún más los datos industriales con IA generativa, lo que hace que los datos, los análisis y las perspectivas de la planta sean aún más accesibles e impactantes para todos, desde los operarios hasta los ejecutivo.
Para crear esta plataforma de inteligencia artificial compartida y escalable, Siemens confió en la infraestructura de Microsoft Azure. El resultado, conocido como [ai:attack], se basa en Azure Machine Learning e incorpora otros servicios de Azure.
La solución ofrece una plantilla personalizable para toda la empresa. Proporciona un estándar para que todos los proyectos de ciencia de datos sigan, por lo que es más fácil reutilizar los recursos. La infraestructura de Azure garantiza un acceso sencillo para todas las partes interesadas, lo que también mejora la colaboración entre equipos.
Gracias a Foundry Tools, incluye varios servicios de inteligencia artificial estandarizados. Por ejemplo, incluye modelos de Azure Vision para el control de calidad que detectan dispositivos dañados. Además, la plataforma usa la característica de Azure Machine Learning para entrenar automáticamente los modelos de inteligencia artificial. Estas funcionalidades mejoran el rendimiento de todos los equipos y ahorran mucho tiempo.
Resultados
La iniciativa [ai:attack] ya produce resultados positivos. La caída en el tiempo de desarrollo de los modelos de inteligencia artificial es significativa. Implementar una nueva solución de inteligencia artificial solía tardar varios meses; ahora solo requiere unas semanas.
Del mismo modo, el mantenimiento del código ahora es mucho más fácil y rápido gracias a la estandarización. Antes, mantener el código de tres proyectos requería tres analistas de datos, mientras que en la actualidad un único trabajador puede mantener el código para muchos proyectos.
Ahora vamos a recapitular toda la información que ha obtenido con una prueba de conocimientos.