Comprender, predecir y prevenir pérdidas en los procesos productivos industriales
La ineficiencia en los procesos daña la producción. Los datos industriales, una mentalidad analítica y de negocio, y la aplicación de herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) permiten comprender por qué se producen, cuándo sucederán y cómo evitarlas.
Áreas de aplicación
Calidad
Descubre los factores que afectan a la calidad del producto, anticipa los problemas antes de que surjan y optimiza la producción
Comprende la variabilidad
Identifica las entradas del proceso que más afectan a las métricas de calidad y las interacciones complejas entre éstas y la calidad de tu producto.
Anticipa la Calidad en la línea
Predice de forma continua la calidad de los productos en base a la configuración del proceso y su comportamiento.
Simula diferentes configuraciones
Modela la calidad en base a las palancas de control y simula los resultados de diferentes configuraciones para buscar la óptima en cada situación.
Reduce análisis de laboratorio
Identifica los lotes con mayor riesgo de incumplimiento de calidad para centrar los ensayos en estos, reduciendo así costes y el lead time del producto.
Mantenimiento
Las máquinas y equipos industriales operan en procesos cada vez más complejos e interconectados. Descubrir las causas de paradas de línea cuando unas máquinas afectan a otras, puede resultar complejo con las técnicas y herramientas tradicionales.
Identifica comportamientos anómalos
Compara el funcionamiento actual con el comportamiento normal de la máquina para identificar y atajar situaciones de riesgo para la integridad de las máquinas.
Anticipa los fallos de máquinas
Identifica los patrones de comportamiento complejos que indican los primeros signos de un problema, y los aprovecha para planificar mantenimientos y evitar paradas inesperadas.
Estima la vida útil restante de los componentes
Modela los patrones de desgaste para estimar las horas de funcionamiento que restan en los utillajes, o el tiempo óptimo hasta el siguiente mantenimiento.
Optimización
Evitar las ineficiencias de los procesos productivos es la clave para maximizar su rendimiento, pero es cada vez más complejo al perseguirse a la vez un proceso productivo cada vez más flexible.
Descubre el comportamiento óptimo
Modela el funcionamiento normal de tu proceso para identificar comportamientos peligrosos y descubrir rendimientos excelentes.
Reduce el consumo energético
Comprende y modela el consumo energético de tu proceso para optimizarlo desde un punto de vista de coste energético cuando sea posible.
Optimiza las materias primas críticas
Optimiza el consumo de las materias primas críticas modelando su influencia en factores a controlar y simulando su aporte para encontrar el punto óptimo en cada situación.
Identifica ineficiencias del proceso
Comprende la variabilidad existente entre periodos con diferente rendimiento para identificar y atajar ineficiencias productivas que lastren el rendimiento del proceso.
Beneficios
Los datos recogen la "experiencia" del proceso industrial a lo largo de su operación. Aprender de dicha experiencia mejora la toma de decisiones, incrementa la eficiencia y evita que el conocimiento resida solo en las personas.
Identifica y comprende las causas ráiz de los problemas en planta
Anticipa la información que necesitas para tu toma de decisiones
Evita gastos por defectivo, reprocesos o el impacto en imagen
Maximiza la productividad y la eficiencia del proceso
Aumenta la disponibilidad de los elementos críticos del proceso
Simula escenarios para optimizar procesos complejos y cambiantes
Flexibiliza el proceso para responder a cambios en la demanda
¿Cómo trabajamos?
Nos especializamos en procesos productivos industriales:
- Identificación de oportunidades mediante dinámicas de Design Thinking
- Identificación y digitalización de los datos clave para cada objetivo de negocio.
- Análisis de datos para generar nuevo conocimiento.
- Implementación y puesta en producción de soluciones para cada reto.
Colaboradores
Lourdes Pozueta Fernández
Ingeniera estadística y socia fundadora de Avancex+i, ayuda a pensar diferente, profundizando en el sentido de los datos. Es entrenadora en empresas o en cursos en abierto, con grandes habilidades para entender la variabilidad de los procesos y en obtener inteligencia a partir de datos. Ayuda a comprender las causas origen interactuando con los técnicos, y experimenta planificando de forma eficiente las pruebas.
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