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No siempre falta experiencia. A veces falta la capacidad de interpretar correctamente lo que está frente a nosotros.

En una planta industrial, un técnico puede tener años trabajando con máquinas, conocer los componentes más comunes y saber realizar determinadas tareas de mantenimiento. Pero cuando aparece una falla diferente a las habituales, una modificación que no está documentada o un equipo que no responde como debería, la situación cambia. Entonces surgen preguntas que pueden detener una intervención: ¿Dónde debería comenzar a revisar? ¿Qué información técnica debo consultar? ¿Qué significa realmente este símbolo en el diagrama? ¿Cómo puedo relacionar lo que estoy viendo físicamente con lo que está representado en un plano? Cuando el personal no cuenta con una base sólida para interpretar diagramas e información técnica, muchas veces el diagnóstico termina dependiendo de la experiencia de una sola persona, de la prueba y error o de simplemente cambiar componentes hasta encontrar el problema. Y eso no solo consume tiempo. También aumenta el riesgo de realizar intervenciones incorrectas, generar n...

Machine learning

Machine learning (Aprendizaje automatico).
Es un término muy popular últimamente, significa que una máquina (equipo computarizado) tiene la capacidad de aprender y sacar conclusiones, las máquinas no aprenden por sí mismas, deben primeramente ser programadas por el humano y partir de allí mediante algoritmos desarrollan adecuaciones a dichos programas y de esa forma toman decisiones a las que ya se le pueden llamar decisiones propias.


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