La digitalización de los procesos industriales tiene nombre propio: Industria 4.0. La cuarta revolución industrial ha llegado con la incorporación de las nuevas tecnologías, produciendo un flujo de grandes cantidades de datos cuyo tratamiento e interpretación ofrecen la oportunidad de monitorizar el estado y rendimiento de máquinas y herramientas, controlar la calidad de los productos, mejorar la productividad o realizar previsiones de demanda energética, proporcionando una mayor automatización e información que repercute directamente en la optimización de tiempos y reducción de costes además de la mejora del servicio al cliente.
de las empresas vinculan su incursión en Big Data y Advanced Analytics con la mejora e innovación en productos y servicios
de las empresas de cultura analítica determinan un impacto alto o transformador de sus proyectos de Big Data y Advanced Analytics
de las empresas de la Industria 4.0 esperan tener costos menores e ingresos mayores en los próximos 5 años gracias al análisis de datos
Las soluciones que ofrecemos en datactionLAB para la Industria 4.0 se basan en las principales fuentes de datos relativas al ciclo de producción:
- Información ERP almacenada por la empresa referente a pedidos, horarios, almacenamiento, recursos humanos, detección de errores e incidencias, características de maquinaria y otros procesos de producción, datos históricos de clientes, actividad con proveedores.
- Otros datos de interés obtenidos de fuentes externas e IOT: software inteligente y sensores, datos de maquinaria, transacciones y de uso de productos y servicios, actividad de navegación web o app comercial.
- Otros datos relevantes procedentes de fuentes publicas: Open-Data y de administraciones y organismos públicos, datos web para el análisis de mercado y competidores, redes sociales, registros financieros y otros datos específicos que permiten incorporar información sobre cómo afecta el comportamiento del mercado, ambiental o de otros sistemas naturales y enriquecer el valor de la información propia de la organización.
Casos prácticos
Las soluciones para industria se centran en todas aquellas empresas que desarrollan tareas de ingeniería y procesos de producción - sector energético, agroalimentario, construcción, químico y farmacéutico, etc-.
Cuando un cliente está satisfecho con la calidad se lo cuenta a 8 personas, cuando no está satisfecho se lo dice a 22. La excelencia en la calidad genera automáticamente más clientes y más operaciones por cliente, consiguiendo que perciban la calidad de los productos de la empresa como un valor añadido respecto a las empresas competidoras, que les lleve a preferirlos y adquirirlos frente a los de la competencia.
La aparición de sensores más potentes y baratos en la era de la Industria 4.0, junto con el uso de Big Data y Advanced Analytics, ofrecen una oportunidad única para monitorizar el estado y rendimiento de máquinas y herramientas.
Desarrollamos soluciones de predicción del rendimiento, ayudando a una empresa del sector energético a reducir los costes de manera sostenible y optimizar la producción mediante el análisis de cantidades masivas de datos proporcionadas por sensores, factores externos meteorológicos, factores de posición y otros datos relevantes que permiten identificar patrones y realizar predicciones futuras proporcionando información para la toma de decisiones del ciclo productivo y gestión de recursos, afectando incluso a la selección y relaciones con proveedores.
El mantenimiento predictivo de procesos de fabricación permite ahorrar costes de mantenimiento, agilizar la toma de decisiones y optimizar la producción. Es posible pronosticar el punto de fallo de una maquinaria en un proceso de producción industrial para mejorar el plan de mantenimiento anticipándose al momento de parada inesperado.
En datactionLAB desarrollamos soluciones para optimizar la producción en procesos de alimentación realizando la selección de materias primas con el objetivo de obtener mezclas con unas determinadas propiedades y al mínimo coste.
Desarrollamos soluciones de predicción del rendimiento para la industria farmacéutica basadas en técnicas de Machine Learning que sugieren ajustes de los parámetros de procesos biológicos con el objetivo de maximizar los resultados, monitorizando y controlando el desarrollo del proceso de producción.
En datactionLAB te ayudamos a desarrollar simulaciones sobre el diseño de procesos que te permitan establecer parámetros de control para preparar el plan estratégico de la operativa.
Realizamos un control estadístico de procesos (SCP) para identificar los factores provenientes de máquinas, materia prima o ambiente, que puedan alterar la calidad de los productos y facilitar tomar medidas que garanticen la estabilidad de los procesos, proporcionando un producto final dentro de los parámetros de calidad establecidos.
Datos sobre el entorno, los trabajadores y demás factores que puedan alterar la seguridad de las tareas pueden ser gestionados mediante el uso de Advanced Analytics para identificar patrones que influyen en la ocurrencia de incidencias, desarrollando soluciones para la evaluación y prevención de riesgos laborales, anticipándose y minimizando eventos desafortunados.
Ayudamos a controlar y optimizar la producción agrícola aplicando técnicas de Machine Learning para la predicción del rendimiento que permita optimizar la gestión de una cosecha bajo ciertas condiciones durante su ciclo de vida e incluso afectando a la gestión de otros recursos logísticos.
En datactionLAB realizamos previsiones para la demanda energética en un mercado determinado a corto, medio y largo plazo. Optimizamos la gestión de la producción de energía, identificando la alta dependencia de variables que entrañan volatilidades e incertidumbres que pueden ser muy significativas y especialmente en energías renovables, que utilizan recursos no almacenables y hacen que la energía generada con estas fuentes sea no gestionable y dependiente en todo momento de su recurso primario.
Estas son algunas de nuestras soluciones en industria
- Incrementa la disponibilidad y mantenibilidad.
- Reduce accidentes debidos a averías.
- Reduce consumo de energía y materiales.
mantenimiento predictivo
Realiza un control continuo del plan de mantenimiento mediante la monitorización de averías y detección temprana de fallos y defectos de maquinaria, herramientas y dispositivos, reduciendo los tiempos de parada de producción y desarrollando un sistema de decisión-asistencia basado en datos.
- Reduce costes operativos
- Incrementa la buena imagen de producto
- Fortalece la fidelidad de cliente
control de calidad
Establece medidas de control y asegura que un producto fabricado o un servicio realizado cumpla con criterios de calidad y los requerimientos de los clientes. Trasladar las necesidades y expectativas de los clientes actuales y potenciales en requerimientos para el diseño de los productos/servicios se traducirá siempre en más beneficio y más crecimiento para la empresa.
- Optimiza la producción
- Incrementa la rentabilidad
- Aumenta la satisfacción del cliente
- Reduce costes operativos
predicción del rendimiento
Optimiza el rendimiento, calidad y rentabilidad industrial de los procesos de producción mediante el uso de modelos que te permitan seleccionar y ajustar los parámetros que intervienen bajo ciertas condiciones, detectando ineficiencias y proporcionando información para la toma de decisiones.
- Optimiza la producción energética
- Mejora el servicio al cliente
- Reduce costes
previsión de la demanda energética
Evalúa el impacto de determinantes claves en el consumo energético como laboralidad, climatología y actividad económica, y realiza previsiones de demanda y precio de la energía para planificar inversiones, estimar gastos y tomar decisiones de manera informada.