En la visión de producción de Industria 4.0, la Ciencia de Datos desempeña un papel relevante, tanto para el funcionamiento como para el control de plantas de producción.

Analítica de Datos para Manufactura es una herramienta desarrollada por ITEIN capaz de generar reportes en tiempo record, facilitando a Directivos y Gerentes de empresas del sector manufactura obtener información de valor sobre sus procesos. Su implementación modular, permite escalabilidad según sean los requerimientos de empresas como lo son OEMS, Tier 1 y Tier 2 dependiendo del volumen de información que consideren para su análisis.
Analítica de datos para manufactura cuenta con un entorno seguro a intrusiones y permite el fácil uso para todo tipo de usuarios, desde personal operativo a directivos. Igualmente permite su fácil acceso desde dispositivos móviles con sistema operativo Android o iOS.

Big Data es una colección inmensa de datos que por sus características de tamaño, variedad y ubicación presentan un gran desafío en su análisis y gestiona través de herramientas y bases de datos tradicionales. En contraparte, ahora los retos están en todas las áreas, ya que los datos se deberán agrupar, almacenar, limpiar, analizar y finalmente presentar a través de herramientas modernas.

Los procesos de manufactura ya sean manuales o automatizados, están sujetos a la inuencia de muchas variables que pueden afectar de varias maneras en el resultado nal. La gran cantidad de datos que se generan durante el proceso, se deben almacenar, agrupar y analizar de tal manera que podamos adelantarnos a las posibles fallas o errores en el proceso analizado. Máquinas y procesos interconectados entregando datos que después pueden ser analizados en un concepto de “Fabrica Inteligente”.

Un ejemplo de oportunidades para la industria se encuentra en la predicción de fallas a partir de datos, lo que requiere de fases previas que permitan una sistematización y renamiento en la predicción, optimizando la colecta de datos y generando información de utilidad en la toma de decisiones.

Las fases a desarrollar comprenden establecer la política de colecta de datos, fase de entendimiento del problema, desarrollo de analítica descriptiva de los datos y finalmente desarrollo de analítica predictiva. Todo esto debe manteniendo un ciclo continuo de explotación de los datos.

La ciencia de datos parte de establecer políticas sobre los datos y determinar objetivos de análisis, como es en este caso, se tiene una pregunta que se desea responder a partir de fuentes de datos, “¿Por qué las válvulas no abren al efectuar el proceso de llenado de líquido de frenos?” y se requiere como punto de partida determinar si se cuenta con las fuentes de datos que permitan llegar al objetivo planteado.

ITEIN

Trabajemos en conjunto y creemos estrategias para integrar inteligencia de negocios en su empresa.

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