Hoerbiger utiliza el Machine Learning
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Hoerbiger asigna los materiales de forma automática y correcta con la ayuda del Machine Learning.
Cómo planteó A1 Digital la solución
Muestra de datos como base
A partir de una muestra de datos con un 100% de materiales asignados correctamente, A1 Digital creó un modelo para enseñar al sistema a distinguir entre asignaciones correctas e incorrectas.
Algoritmo de aprendizaje creado
Se genera un algoritmo de aprendizaje que, aplicado a casos conocidos y ya clasificados (la base de datos), calcula estructuras.
Algoritmo de evaluación activado
Estas estructuras recién aprendidas permiten a otro algoritmo evaluador asignar un caso nuevo y previamente desconocido a una de las categorías conocidas basándose en los atributos observados y sus características.
"Dependiendo del número de productos, la clasificación de los productos en las categorías adecuadas lleva asociado un extenso trabajo manual sin técnicas de Machine Learning. Hemos visto que el Machine Learning suele ser capaz de seleccionar el grupo de productos adecuado basándose en descripciones detalladas de los materiales."
El cliente:
La empresa comercial Hoerbiger & Co, fundada por Hanns Hörbiger en Viena en 1925, se ha convertido a lo largo de los años en Hoerbiger Holding AG, un grupo con sede en Zug, Suiza, y representado en más de 50 países con 140 centros de producción y servicio. En la actualidad, Hoerbiger ocupa una posición de liderazgo mundial con componentes de alto rendimiento en los campos de la tecnología de compresión, la tecnología de accionamiento y la hidráulica. La historia de la empresa se caracteriza por un espíritu técnico pionero que ha marcado pautas con sus innovaciones. Incluso cuando se trata del progreso digital y el uso de la inteligencia artificial para optimizar los procesos, la empresa ha conservado este espíritu pionero hasta nuestros días.
El reto:
Todos los materiales y componentes -desde zapatos de seguridad hasta tornillos- que se compran en el grupo se asignan a las denominadas categorías (grupos de productos) en función de determinados criterios. Para ello, en el sistema ERP de Hoerbiger Group se almacena un árbol de grupos de productos. Los materiales individuales se asignan manualmente o según determinadas lógicas que asignan los materiales a los grupos de productos. Con el tiempo, el sistema ha resultado ser un punto débil, ya que el porcentaje de aciertos de los grupos de productos asignados es insatisfactorio. La solución intuitiva de comprobar manualmente la correcta categorización de todos los productos se descartó debido al gran número de productos.
La solución:
A raíz de una conferencia sobre Machine Learning, los responsables de Hoerbiger tuvieron la idea de utilizar la inteligencia artificial para crear un sistema que asignara automática y correctamente los materiales a los grupos de productos basándose en la descripción. Sin embargo, la aplicación óptima del ML requiere conocimientos técnicos adecuados y herramientas apropiadas. Por ello, Hörbiger encargó a A1 Digital International GmbH el desarrollo y la implantación de una solución de Machine Learning como parte de una prueba de concepto.