AUTOMOCIÓN

El sector de la automoción ha experimentado desde siempre la mayor
implantación de tecnologías de analítica avanzada y sistemas de integración de dato industrial. Es por ello que desde Tyris AI, nos especializamos en sistemas de Mantenimiento Predictivo, Optimización de la Cadena de Suministro, o simulación de cambios en producción y nuevos modelos en el sector de automoción. Por este motivo somos proveedores homologados de grandes clientes del sector como SEAT y contamos con Ingenieros con larga experiencia.

CONSTRUCCIÓN

En Tyris AI estamos trabajando ya en varios proyectos de analítica predictiva para el sector de la construcción. Los Sistemas de optimización de planes de mantenimiento de infraestructuras o sistemas de predicción de futuros fallos de maquinaria pesada en construcción ofrecen grandes mejoras en costes imputados, tiempos y gestión de recursos.

METAL Y SIDERURGIA

Uno de los sectores industriales en los que cada vez es más habitual el empleo de técnicas de machine learning es la industria del Metal Y Siderurgia. No obstante, se continúa invirtiendo mucho esfuerzo en identificar las relaciones existentes entre las condiciones de operación y la calidad del producto final. Por este motivo, este tipo de industrias son especialmente susceptibles a sistemas de inspección de calidad debido a procesos críticos como las instalaciones de moldeado y enderezado.

AGROALIMENTACIÓN

En agricultura, las tecnologías Big Data y Machine Learning permiten
monitorizar en tiempo real el estado de los cultivos así como el manejo y control que el agricultor tiene sobre el mismo. En Tyris AI somos capaces de medir los indicadores clave a través de la red de sensores IoT desplegados en los campos y procesar los datos obtenidos en conjunto con los datos de las estaciones meteorológicas y las bases de datos de Alertas Fitosanitarias.

En planta de producción, los sistemas de mantenimiento predictivo son capaces de reducir e incluso eliminar las paradas de producción no planificadas a través de la identificación de los futuros fallos de máquina, antes de que estos se produzcan.