Tag: Industria 4.0

ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data. En este post se presentan algunos proyectos desarrollados por ITELLIGENT en diversos sectores de la Industria 4.0 y con soluciones óptimas en su aplicación:

ENERGÍA

CLIENTE Empresa eléctrica

OBJETIVO Inteligencia de mercado y fidelización de clientes.

Imaginemos un proyecto realizado para multinacional de generación y comercialización de energía. El objetivo del proyecto ha sido la generación de inteligencia a partir de los datos obtenidos de contadores inteligentes de los consumidores. Este proyecto ha presentado diversos retos:

  • Hibridación de los datos de los contadores inteligentes con otros datos relevantes (ej. datos meteorológicos).
  • Generación de modelos de inteligencia artificial para entender y predecir los consumos. Gestión de grandes volúmenes de datos utilizando técnicas de big data.
  • Obtención de inteligencia explotable por el cliente.

ARTES GRÁFICAS

CLIENTE Taller de Artes Gráficas

OBJETIVO Mejora de la operativa del taller

En este proyecto se creó un sistema de planificación de operaciones, reactivo para un taller de artes gráficas. El sistema parte de un modelo flexible del taller que se actualiza de forma automática a partir del sistema de monitorización del taller y utiliza distintos algoritmos de inteligencia artificial para dado un objetivo de producción (ej. reducir el numero de trabajos con retraso respecto a su fecha de entrega), proponer el plan de producción que optimice dicho objetivo.

El sistema dispone de un interface visual, basado en gráficos de Gantt interactivos, que permite al jefe de taller interactuar de forma fácil con el sistema y reaccionar de forma efectiva ante los cambios que el día a día impone en un taller.

industria 4 ejemplo artes gráficas

DISTRIBUCIÓN

CLIENTE Distribuidora de alimentos

OBJETIVO Entender y predecir la demanda y mejorar el esfuerzo comercial

Sistema que permite entender y predecir la demanda de un gran numero de puntos de consumo, con una importante componente geoespacial (los consumos en puntos de venta cercanos son parecidos) y a partir de dicho sistema se ha desarrollado un sistema de decisión para optimizar el esfuerzo comercial de la fuerza de venta, de forma que el responsable comercial pueda optimizar el uso de su fuerza de venta y a la vez la fuerza de venta disponga de la información (inteligencia comercial) para determinar que productos ofrecer a cada punto de venta de forma que se maximicen los beneficios y los argumentos asociado a dichas opciones (ej. El consumo de producto A va a subir por la proximidad del verano o de un festivo).

industria40 ejemplo distribuidora alimentos

Por Jaime Martel Romero-Valdespino es CTO en  Intelligent Information Technologies SL
LinkedIn

Llamamos “hibridación de datos” a los procesos que permiten generar un conjunto de datos único y listo para ser utilizados, desde herramientas informáticas, a partir de fuentes de datos heterogéneas y con distintos grados de estructuración. En nuestra experiencia la “hibridación de datos” suele requerir al menos cuatro pasos: estructuración, homogenización, armonización y enriquecimiento.

Actualmente, la hibridación de datos en el sector industrial está mucho menos presente que en otros sectores como servicios o retail. Siendo la predicción de la demanda el caso más habitual, en el mundo industrial, dónde se realiza una “hibridación” previa de los datos internos de ventas con otros datos (ej. meteorología, geodemografía, trafico, festivos, etc). Salvando el caso de previsión de demanda, dentro de las plantas industriales suele ser mucho menos habitual encontrar casos “potentes” de hibridación de datos, pero esto no quiere decir que no sea necesario. Así es habitual, en muchas empresas industriales, que los sistemas de información no estén integrados con las máquinas y cuando lo están, suele ser una integración encaminada a un propósito operativo (ej. trazabilidad) y no a la obtención de unos datos de calidad que permitan su uso por sistemas de inteligencia.

Sistemas Productivos e Hibridación de Datos

Cualquier intento de desplegar sistemas de inteligencia para la mejora de la producción en plantas industriales debe haber sido precedido por un análisis de la disponibilidad de datos para alimentar el sistema y del coste asociado de obtención. Así, por ejemplo, tiene poco sentido implantar un sistema inteligente de planificación de operaciones (scheduling) en un taller si no tenemos automatizado la captura de datos necesario para actualizar el sistema de planificación. Pues muy pronto las planificaciones quedarán obsoletas o se requerirá una importante dedicación de recursos humanos para mantener el sistema actualizado.

En general, en los sistemas de producción, los datos serán internos, pero su hibridación presenta retos similares a los que se encuentran con datos externos. A continuación, vamos a describir un caso basado en nuestra experiencia.

En el taller en cuestión, que trabaja bajo pedido, la primera necesidad planteada era disponer de un sistema que les permitiese tener un seguimiento de tiempos y costes de cada trabajo en planta, para posteriormente poder generar inteligencia encaminada a ayudar a:

  1. La confección de presupuestos (ej. aprendizaje de unidades de repercusión y los factores que les afectan)
  2. La detección de desviaciones anómalas (ej. tiempos de procesamientos que los modelos de inteligencia no sean capaz de explicar)
  3. La detección de patrones de interés (ej. trabajadores con productividad alta),

El taller disponía de un ERP con información de los pedidos y materiales, un sistema CAD para el diseño de las piezas, partes manuales (papel) de producción y controles periódicos de calidad que eran volcados manualmente al ERP. Toda esta información no estaba integrada por lo que la implementación de cualquier sistema de inteligencia era imposible. Se partió de un análisis de disponibilidad de datos y a partir de dicho análisis se elaboró un plan de acción con las siguientes acciones:

  1. Nuevas fuentes de datos. Se detectaron falta de datos imprescindibles para cubrir las necesidades planteadas. Para ello, se incorporaron nuevos sensores desarrollados ad-hoc para algunas máquinas así como la introducción de tablets con aplicaciones específicas como alternativa a los partes manuales y el desarrollo de un extractor para obtener del ERP aquellos datos de interés para el sistema de inteligencia.
  2. Desarrollo de un sistema de hibridación de datos que partiendo de las distintas fuentes de datos fuese capaz de hibridarlas y volcar a un repositorio único los datos. Este sistema no podía ser totalmente automático ya que necesitaría cierta supervisión de la oficina técnica.
  3. Estructuración de datos. Información muy importante para el proceso de producción y generación de inteligencia se encontraba en formato de planos CAD. Estos son datos poco estructurados que no pueden ser utilizados directamente, pero que una vez estructurados pueden generar datos de gran interés para el proyecto. Se decide abordar mediante un proyecto de I+D la generación de modelos de inteligencia que permitan estructurar los datos de los sistemas CAD.

También puedes leer este post en el Blog de #CIC40

II-Congreso-cic40

  • La industria de nuestro país tiene ya su próxima cita para un nuevo impulso transformador, dando así continuidad al éxito del año pasado.
  • Ocho salas temáticas durante una única jornada en la que dará cita el futuro de nuestra industria.

El Ministerio de Industria, Comercio y Turismo en colaboración con sus marcas impulsoras organizan el II Congreso de Industria Conectada 4.0 el próximo 26 de septiembre de 2018 en el Palacio Municipal de Congresos de Madrid.

El objetivo de este evento es ofrecer un espacio integrador y referente donde se compartan los grandes retos de la industria en su transformación digital, además de las últimas tendencias en tecnologías habilitadoras y su aplicación en sectores industriales de referencia. Por este motivo, no debes perderte esta gran cita el próximo 26 de septiembre, donde se debatirá sobre el futuro de nuestra industria.

Además, esta segunda edición supone la consolidación de la marca CIC 4.0 como el punto de encuentro referente de los directivos y líderes de nuestras industrias, máximos responsables de impulsar la transformación digital en sus organizaciones, y de todos los actores institucionales y empresariales comprometidos con el impulso de la industria 4.0 en nuestro país.

Las marcas impulsoras de este año son: Accenture, AENOR, Grupo Siro, Minsait by Indra, SEAT, Siemens y Telefónica. Como colaborador institucional estará presente el Ayuntamiento de Madrid y como colaborador estratégico, la Asociación Española para la Calidad (AEC).

Cada una de las marcas impulsoras patrocina una de las ocho salas habilitadas para ponencias, mesas redondas y comunicaciones. Estas salas abarcan diversas temáticas las cuales –tal como aparece en la web de CIC 4.0- se centraran en:

SALA ACCENTURE: Industria X.O. Conoce en primicia las conclusiones del estudio más completo y reciente sobre Industria 4.0, con la participación de 50 ejecutivos de nuestro país en 18 segmentos industriales diferentes.

SALA AENOR: Confianza en la Competitividad del Talento Digital. El papel de la confianza y el conocimiento en la superación de la brecha digital. La gestión del talento digital en la Pyme Industrial. ¿Cómo sacarle el mayor rendimiento a la confianza?

SALA GRUPO SIRO: Del Campo al Consumidor. La transformación digital en la cadena de valor de Siro. Descubre el enorme valor que genera la transformación digital en todo el ciclo de la cadena alimentaria de la mano de un Grupo líder.

SALA MINSAIT by INDRA: Plataformas en la Industria 4.0. Una oportunidad de reinventar el negocio. ¿Qué son las plataformas en Industria 4.0? ¿Qué cambios profundos supone en los modelos de negocio? ¿Cómo hacer realidad su enorme oportunidad?.

SALA SEAT: La información: clave en la transformación digital de la Industria del Automóvil. La puesta en valor de la información como materia prima para la fabricación de movilidad, nuevos usos y nuevos modelos de negocio en todos los ecosistemas: fábrica, proveedor y cliente

SALA SIEMENS: Digital Twin and Industrial Transformation. Cómo Digital Twin o Gemelo Digital impulsa la transformación de la industria digitalizando toda la cadena de valor, la industria discreta y la industria del proceso.

SALA TELEFÓNICA: ¿El fin de la Producción en Cadena? El papel de IoT en la Nueva Revolución Industrial. Cómo Internet de las Cosas va a cambiar nuestra forma de producir: procesos industriales predictivos, personalizados, mucho más eficientes y ecológicos.

Puedes descargar el programa completo aquí.

programa ii congreso industria conectada 2018