IioT Machine Learning

Soluciones Industriales IoT

La Transformación Digital de los Procesos Productivos de las empresas industriales requiere de herramientas adicionales a las estándares (ERP, MES, SCADA) que se pueden desplegar y evolucionar con agilidad.

Son las plataformas IoT y las arquitecturas específicas para entornos industriales las que permiten el despliegue de funcionalidades concretas y específicas, al margen del ámbito MES, que, entre otros casos de uso, permiten monitorizar los procesos, visualizando variables críticas de proceso en tiempo real, y permitiendo igualmente disponer de alertas y de predicciones de comportamientos futuros, tomando así decisiones en tiempo real.

Estas soluciones permiten a los expertos de línea analizar las causas de determinados problemas en el proceso productivo (microparadas, scrap, incidencias de calidad) o identificar oportunidades para su mejorar su eficiencia.

Su diseño se orienta a la incorporación de nuevas fuentes de información en el futuro, y permite la rápida creación de cálculos temporales, el establecimiento de alarmas o la creación autónoma de paneles de análisis para monitorizar determinadas situaciones a lo largo del tiempo.

Además, estas soluciones se pueden enriquecer en cualquier momento para generar indicadores o alertas complejos, basados en Inteligencia Artificial (Machine Learning), que ayuden a la monitorización en tiempo real de sucesos críticos para nuestro proceso productivo

Casos de uso de aplicación

01. INTEGRACIÓN, TRATAMIENTO Y ALMACENAMIENTO DE DATOS INDUSTRIALES: Como punto de partida, dado el volumen y la heterogeneidad de sistemas, máquinas, autómatas y datos en planta, se vuelve indispensable aglutinar toda esa información en un repositorio único (‘data lake’) que recoja datos de sensores y máquinas (datos de series temporales) con datos de contextos de las fabricaciones (turno, artículo, línea de fabricación,…)

02. MONITORIZACIÓN DE PROCESOS EN TIEMPO REAL: Comprender los procesos en base a sus datos relacionados se vuelve tarea clave para poder definir estrategias de mejora continua. Visualizar cómo se están comportando y evolucionando variables críticas de proceso permite tomar acciones para evitar paradas de máquina o, por ejemplo, reducir los reprocesos o el defectivo generado.

03. SOLUCIONES DE DIGITALIZACIÓN PARA UN OPERADOR 4.0:  El operario o encargado a pie de máquina, o el ingeniero de procesos o responsable de mejora continua, requiere de herramientas más avanzada para visualizar comportamientos del proceso, gestionar y controlar la calidad del producto y proceso, o incluso recibir alerta tempranas y sugerencias de ajustes del proceso para evitar ineficiencias futuras.

04. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA: El resultado de modelos predictivos en los ámbitos de calidad, eficiencia energética, optimización de los procesos, mantenimiento,… requiere de interfaces de usuario que, en muchas ocasiones, son los responsables de proceso que están a pie de máquina y requieren de agilidad para actuar con rapidez ante circunstancias cambiantes del proceso.

Beneficios

Herramientas y soluciones industriales IoT para responder con agilidad y flexibilidad a los requerimientos de digitalización de las fábricas del futuro.
Herramientas de digitalización industrial en tiempo real: monitorización y visualización del proceso.
Soluciones de análisis del proceso productivo y visualización de los resultados de modelos predictivos.
Agilidad y flexibilidad en las necesidades de transformación digital de las fábricas del futuro.
Diseño, desarrollo e implantación de soluciones en plazos reducidos y con costes contenidos.
Despliegue de soluciones asociadas a requisitos específicos de digitalización industrial en planta.
Exploración autónoma y sencilla para la identificación de problemas de planta y causas raíz.
Generación autónoma de alarmas, agregados temporales y paneles de monitorización.
Flexibilidad a la hora de incorporar y etiquetar nuevos sensores y fuentes de información.
Trazabilidad, en el eje temporal, con otra información relevante (OF, incidentes de calidad) para el análisis de eventos de interés.
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