How to get the most from time series data with machine learning

Con el aumento de la automatización y la expansión de la Industria 4.0 y el IoT, también crece la demanda de aprendizaje automático para optimizar los procesos y mejorar los resultados. El aprendizaje automático se está adoptando cada vez más, en parte gracias a la enorme cantidad de datos de series temporales recopilados por organizaciones de todo el mundo, y también debido al auge de las herramientas de gestión de big data capaces de realizar análisis de datos de series temporales.

¿Qué es el análisis de datos de series temporales?

Los datos de series temporales se recopilan a lo largo de un periodo de tiempo, normalmente, pero no siempre, a intervalos establecidos. Constituyen una enorme cantidad de los datos de nuestro mundo y la mayoría de los datos de IoT. Pueden utilizarse para analizar datos pasados con el fin de descubrir patrones y, a continuación, compararlos con patrones de datos actuales o entrantes. Esto pone de relieve qué variables podrían estar creando cambios en los patrones de datos.

El análisis de datos de series temporales es extremadamente útil para la previsión en el análisis predictivo. Sin embargo, uno de los retos que plantean los datos de series temporales -especialmente los relacionados con el IoT- es que son muy abundantes y suelen llegar con rapidez. Más datos solo son útiles si tienes una forma de entender lo que te dicen. AQUA SightlineUna herramienta de gestión de macrodatos ayuda a resolver este problema agregando, analizando y proporcionando información. Desde visualizaciones que muestran los datos en un formato rápidamente digerible, hasta la posibilidad de realizar análisis de series temporales de datos en tiempo real a medida que llegan los datos, las herramientas de gestión de big data eliminan los problemas de tener demasiados datos.

¿Qué son los datos de series temporales en el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una tendencia en alza, y es probable que una adopción aún mayor en 2022a medida que más organizaciones comprenden lo que puede hacer y, por tanto, implantan herramientas de gestión de big data capaces de conferirle sus ventajas. Entonces, ¿qué son los datos de series temporales en el aprendizaje automático? En muchos sentidos, el análisis de datos de series temporales es la base del aprendizaje automático. Suministra la información que las soluciones de software necesitan para poder aplicar las herramientas de aprendizaje automático y análisis predictivo. Se trata de una función esencial para obtener previsiones futuras lo suficientemente sólidas como para utilizarlas como base de las decisiones empresariales.

El aprendizaje automático puede potenciar las herramientas de análisis predictivo creando previsiones más precisas. El análisis predictivo combina la información histórica con la información en tiempo real para crear una predicción de lo que es probable que ocurra en el futuro, basándose en la similitud de los patrones de datos o comportamiento. El aprendizaje automático automatiza el proceso de aplicar nuevos datos -tanto a medida que se reciben como a medida que se añaden- para refinar estas predicciones y aumentar su precisión.

Este proceso es similar a la curva de aprendizaje de los seres humanos. Comenzar un nuevo trabajo probablemente implique un cierto grado de formación sobre los aspectos básicos necesarios para desempeñarlo, igual que empezar con un conjunto de datos. Con el tiempo, esa persona se encontrará con situaciones inesperadas y aprenderá a abordarlas y, con el tiempo, empezará a notar tendencias similares antes de que surja un problema. La diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje humano es que el primero puede proporcionar información sobre cantidades masivas de datos a una velocidad con la que los humanos no pueden competir. Con el tiempo, es probable que el aprendizaje automático podrá colmar lagunas de información por sí sola.

El valor real de las herramientas modernas de análisis de big data es que permiten a las organizaciones maximizar los beneficios tanto de los humanos como de las máquinas aprovechando el análisis de datos de series temporales en el aprendizaje automático. Esto proporcionará información a su equipo para que puedan determinar los próximos pasos adecuados.

El aprendizaje automático proporciona una visión avanzada de los datos

Una vez entendido qué son los datos de series temporales en el aprendizaje automático, es hora de hablar de su porqué. El aprendizaje automático es una herramienta para tu equipo que puede ayudarles a tomar decisiones mejor informadas. Ajusta constantemente los resultados probables en función de lo que muestran los nuevos datos y, en última instancia, le ayudará a lograr una mayor eficiencia, un mayor retorno de la inversión y menos tiempo de inactividad.

Una de las formas más beneficiosas de utilizarlo es en la gestión de la capacidad mediante aprendizaje automático. Gestionar la capacidad es un reto porque las condiciones cambian constantemente. La cadena de suministro puede verse afectada por los picos de demanda, el mantenimiento de las máquinas, las limitaciones de carga en las infraestructuras tecnológicas y otros factores. Por ello, las organizaciones deben ajustar con frecuencia sus previsiones. Con la gestión de la capacidad mediante aprendizaje automático, el trabajo más tedioso y que más tiempo consume se automatiza y se adapta a los datos de su organización específica. Esto significa que puede obtener nuevas previsiones casi simultáneamente a la entrada de nuevos datos, y nunca tendrá que verse sorprendido por un problema inminente o perder una oportunidad. Además, puede utilizar el aprendizaje automático en combinación con la IA para automatizar la detección de anomalías y evitar tiempos de inactividad.

El aprendizaje automático se utiliza en un gran número de sectores, desde la industria hasta las TI. Cada año son más los sectores que reconocen su valor y adoptan esta táctica.

Herramientas probadas de análisis de datos de series temporales y aprendizaje automático de Sightline EDM

La solución de software Sightline Systems EDM combina varias herramientas de gestión de big data en un sistema fácil de usar, incluida la gestión de la capacidad de aprendizaje automático. Sightline EDM puede simplificar el proceso de definición de líneas de base e identificación de recursos o disponibilidad de capacidad. A continuación, puede proporcionar información sobre cómo mantener esos niveles o ajustarlos, según sea necesario, a las fluctuaciones de la demanda o el uso.

Dado que comprender lo que le dicen los datos es vital para poder actuar en consecuencia, Sightline EDM también proporciona informes de previsión y alertas personalizados basados en parámetros o variables que usted elija y que sean exclusivos de su organización. Puede anticipar los cuellos de botella y cuándo se agotará la capacidad con hasta años de antelación, y también tener la seguridad de que esas predicciones no hacen más que mejorar con el tiempo.

Programe una conversación con un EDM experto hoy mismo para empezar a aprovechar el análisis de datos de series temporales y la gestión de la capacidad de aprendizaje automático para llevar su negocio al siguiente nivel.

Preguntas frecuentes:

¿Qué es el análisis de datos de series temporales?

Aplicar herramientas de gestión de big data a los datos recopilados durante un periodo de tiempo para detectar patrones históricos y actuales Estos patrones pueden proporcionar información sobre lo que está ocurriendo en sus operaciones.

¿Qué son los datos de series temporales en el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se basa en el análisis de series temporales de datos para proporcionar la información que necesita para crear predicciones y luego ajustarlas en función de más datos.

¿Qué puedo esperar de la aplicación del aprendizaje automático?

El aprendizaje automático permite a su equipo tomar mejores decisiones y la gestión de la capacidad de aprendizaje automático elimina el tedioso análisis manual, adaptando las predicciones a sus datos exclusivos.

¿Cuál es la mejor plataforma analítica de fabricación avanzada para analizar sus datos?

Sightline EDM.

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