Mantenimiento y Calidad Predictiva.

Tyris AI es líder en Sistemas de mantenimiento predictivo con tecnología
machine learning. El sistema realiza una creación de modelos predictivos que
permiten identificar futuras averías/fallos en los componentes críticos de
máquina antes de que se produzcan, mediante el aprendizaje automático de los
parámetros de producción. El objetivo principal del sistema es aumentar la
disponibilidad de máquina, aumentar la producción y reducir las paradas no
controladas.

Mejoras obtenidas y métricas:

– Reducción de fallos críticos de máquina: 55%
– Reducción de costes de mantenimiento: 45%
– Aumento del tiempo medio entre fallos (MTBF): 30%
– Aumento de la disponibilidad de producción: 35%
El sistema realiza una integración del dato del proceso mediante el acceso a las diferentes fuentes de información de la factoría (Sensórica, Bases de Datos, Autómatas/PLCs, Partes de mantenimiento y Excel, Sistemas GMAO, MES, ERP, SCADA, etc.)

Mejoras obtenidas y métricas:

El sistema realiza un procesamiento de la información en tiempo real y genera un modelo analítico que permite, en función del proceso a optimizar, para actuar directamente sobre los equipos de producción para minimizar los costes, informar de focos en gastos energéticos y procesos ineficientes o reorganizar la planificación de producción. Todo ello garantizando los requisitos de producción y minimizando los consumos energéticos asociados.

Optimización Energética.

Módulo Machine Learning desarrollado para optimizar y minimizar el consumo
energético asociado a maquinaria o procesos en producción en industria.
La solución dispone de una capa de integración de dato que conecta con los
sistemas a optimizar para integrar y monitorizar datos internos de proceso como el estado de fabricación, consumos asociados o previsión de la demanda, y datos externos como el precio del pool eléctrico.
Permite comunicar con los sensores desplegados en las instalaciones de
producción, autómatas y bases de datos.

Optimización de la Cadena de Suministro.

El aprendizaje automático permite descubrir patrones en los datos de la cadena de suministro al aplicar algoritmos que identifican rápidamente los factores más.
influyentes para el éxito de una red de suministro, mientras aprenden constantemente en el proceso.
El sistema permite realizar una previsión de la demanda con avisos en tiempo
real a almacén anticipándose a los futuros suministros y problemas logísticos. Además de una Optimización y reorganización de rutas en función de la planificación de producción diaria.

MEJORAS OBTENIDAS

  • Reorganización de Rutas en tiempo real
  • Previsión de la demanda de suministro a corto y largo plazo
  • Optimización y aumento de la disponibilidad de producción
  • Reducción de Stocks y mantenimiento

Industrial data analytics

CUBRIENDO TODO EL PROCESO

Industrial Data Analytics es una solución de analítica industrial que incluye 3 módulos principales: Integración de dato + Módulo Big Data + Analítica Predictiva. El sistema integra y procesa las diferentes fuentes de información de la línea de producción sobre una arquitectura Big Data en tiempo real (Red de autómatas / Sensórica / Bases de datos / Disp. IoT / Sistemas GMAO/MES/ERP) y ejecuta verticales de analítica predictiva y optimización de procesos en función de las necesidades del proceso (Mantenimiento Predictivo / Calidad Predictiva / Eficiencia Energética / Optimización Cadena de Suministro).

El sistema permite ejecutar verticales de analítica predictiva sobre Plataformas IoT o Sistemas de Gestión Corporativos como: PI Osisoft, Nexus Integra o SAP HANA entre otros.

¿Qué resultados obtenemos?

55%
Reducción de los fallos críticos de máquina
35%
Aumento de la disponibilidad de máquina
30%
Aumento del tiempo medio entre fallos (MTBF)
45%
Reducción de costes de mantenimiento