Mantenimiento Predictivo
con Machine Learning
Sistema de análisis predictivo de los datos de proceso para la predicción de paradas no planificadas, fallos o averías de las instalaciones antes de que se produzcan.
De esta forma el sistema es capaz de aumentar tanto la productividad como la disponibilidad de máquina en producción.
Métricas y mejoras
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.)
55%
Reducción de los fallos críticos de máquina
El conocimiento anticipado de las averías provoca, conocer el tipo de paro, el modelo de pieza y el correctivo a aplicar en para planificada
35%
Aumento de la disponibilidad de máquina
El objetivo principal es aumentar la disponibilidad de las máquinas, aumentar la producción y reducir las paradas no controladas.
30%
Aumento del tiempo medio entre fallos (MTBF)
El análisis predictivo permite mejorar las operaciones correctivas, su planificación y la gestion de repuestos ayudando a aumentar el MTBF.
45%
Reducción de costes de mantenimiento
El sistema predictivo permite optimizar los principales factores para la reducción de costes de mantenimiento (Tiempos, Recursos, Componentes, etc.)
Sistema Predictivo de la
Calidad del Proceso
(Producción NOK vs. OK)
Sistema que integra diferentes fuentes de información de proceso para generar modelos predictivos que permiten identificar cuando las instalaciones van a producir elementos con defectos de calidad antes de que esto se produza.
El objetvo es realizar un pequeño para que la máquina continue su proceso dentro de los estándares de calidad.
Métricas y mejoras
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.
Eficiencia Energética
con Machine Learning
Sistema de aprendizaje automático desarrollado para optimizar y minimizar el consumo energético asociado a procesos distribuidos o a instalaciones en producción.
El sistema integración monitoriza multiples fuentes de dato como información de proceso, comsumos, previsión de la demanda y datos exernos como el precio de la energía.
Métricas y mejoras
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.)
Sistema de Planificación
de la Producción
Sistema adaptado a medida para la planificación automática de la producción y la maximización de los recursos.
Personalizado para cada proceso productivo en concreto teniendo en cuenta las diferentes partes del proceso (Pedidos, materias primas, Stocks, recursos productivos y humanos, Órdenes de trabajo, Entregas, etc.).
Métricas y mejoras
El sistema permite reducir enormemente las incidencias relacionadas con la calidad del proceso. Llegando a reducir hasta un 35% la generación de productos NOK con algún defecto de calidad, o la optimización de procesos ineficientes que producen un mayor gasto de materias primas, consumos energéticos o tiempos de proceso.
PREVISIÓN DE LA DEMANDA DE SUMINISTRO A CORTO Y LARGO PLAZO
OPTIMIZACIÓN Y AUMENTO DE LA DISPONIBILIDAD DE PRODUCCIÓN
REORGANIZACIÓN DE RUTAS EN TIEMPO REAL
REDUCCIÓN DE STOCKS Y MANTENIMIENTO
EXPERTOS EN ANALÍTICA E INTEGRACIÓN DE DATO INDUSTRIAL
CUBRIENDO EL PROCESO COMPLETO
Industrial Data Analytics es una solución de analítica industrial que incluye 3 módulos principales:
Integración de dato + Módulo Big Data + Analítica Predictiva.
INTEGRACIÓN
DATOS PRODUCCIÓN
PARTNERS ESPECIALIZADOS EN SENSÓRICA PARA PREDICTIVO
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)
BIG DATA
CORE
INDUSTRIAL IOT PLATFORM
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).
ANALÍTICA PRODUCTIVA
CON MACHINE LEARNING
MOTOR DE PREDICCIÓN. MACHINE LEARNING
Además, permite ejecutar verticales de analítica predictiva sobre Plataformas IoT o Sistemas de Gestión Corporativos como: PI Osisoft, Nexus Integra o SAP HANA entre otros.
