Aplicaciones IA para Operaciones

Los cientificos del dato de PredictLand diseñan aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial para para mejorar eficiencias, optimizar recursos y procesos, y acelerar la innovación y la transformación en las operaciones.

Si eres un Directivo de las áreas de Fabricación, Cadena de Suministro, Calidad o Logística, encontrarás aquí varias aplicaciones de interés. Consulta también nuestros casos de éxito y contacta con nosotros para ver cómo podemos ayudarte.

Fabricación, Cadena de suministro, Calidad, Logística- Aplicaciones IA para Operaciones

La Inteligencia Artificial penetra allí donde la capacidad humana encuentra sus límites, sumergida por un océano de datos generados por los procesos de fabricación y la cadena de suministro. Nuestras aplicaciones de minería de procesos integran miles de variables de diversas fuentes —incluyendo datos de productos, materias primas, máquinas, sensores, registros de producción y datos ambientales— para identificar patrones, interdependencias y catalizadores que las herramientas tradicionales de business intelligence no logran detectar.

Los resultados son utilizados por operarios y analistas para obtener un conocimiento profundo de sus entornos de trabajo, componentes y proveedores, y realizar ajustes y calibraciones óptimas.

Nuestras aplicaciones de mantenimiento predictivo garantizan una mayor eficiencia operativa, reducen los costos de reparación y mantenimiento, y prolongan la vida útil de la maquinaria. Además, al minimizar las interrupciones imprevistas, se mejora el rendimiento general de la producción y se asegura la entrega de productos de acuerdo con la planificación.

Nuestros algoritmos de Machine Learning combinan el análisis en tiempo real de datos de sensores y maquinaria con registros históricos y otras fuentes de datos externas, para identificar patrones que puedan indicar futuros puntos de fallo. Su beneficio es doble: 

  • Los modelos predictivos anticipan la necesidad de mantenimiento antes de que se presenten fallos o averías, lo que permite a las empresas actuar proactivamente para evitar paradas no planificadas y costosas.
  • Los modelos prescriptivos recomiendan las acciones más efectivas a tomar, guiando a los técnicos a través de procedimientos de mantenimiento optimizados y personalizados según las condiciones y el uso específico de cada equipo.

Al integrar estas predicciones con sistemas de gestión de operaciones, las empresas pueden planificar el mantenimiento durante los periodos de menor impacto, optimizando así la disponibilidad de equipos y recursos.

Nuestras aplicaciones de optimización de máquinas y procesos en tiempo real contribuyen significativamente a operaciones más eficientes, flexibles y sostenibles. Destacamos 3 casos tradicionales que utilizan nuestros modelos avanzados de Machine Learning:

  • Optimización energética: Entrenamos nuestros modelos con un enfoque en el ahorro energético, ajustando con precisión las variables de los procesos de fabricación. Por ejemplo, modulamos la temperatura y la velocidad para reducir el consumo energético y las emisiones, y para minimizar los desechos, sin pérdida de calidad o rendimiento.
  • Maximización de la calidad: Con este enfoque, los modelos se entrenan para asegurar la máxima calidad posible de acuerdo con los datos recibidos en tiempo real. Ajustan los parámetros del proceso desde las materias primas hasta el producto final, garantizando consistencia y la calidad esperada.
  • Reconfiguración en tiempo real: En entornos donde los procesos deben cambiar rápidamente, como en la fabricación de diferentes tipos de productos o por cambios en componentes o materia prima, nuestros modelos están entrenados para implementar reconfiguraciones óptimas de los sistemas y procesos, minimizando los tiempos de cambio a la nueva producción.

Cada planta, cada proceso es un mundo. Desarrollamos soluciones personalizadas con modelos visión artificial con deep learning, diseñados para el reconocimiento preciso de sus productos y componentes en diversas situaciones. He aquí 3 casos de uso:

  • Control de Calidad Continuo: monitoreo 365/24 para detectar defectos en piezas a lo largo de toda la cadena de valor, asegurando la integridad del producto final.
  • Seguimiento de producción Inteligente: rastreado en tiempo real de las piezas a lo largo de la línea de producción, verificando la adherencia al proceso establecido, detectando posibles anomalías o perturbaciones.
  • Clasificación automatizada de productos: Diferenciación y categorización de productos, materia prima y componentes,  basada en características específicas como densidad, tamaño, forma y color.

Estas herramientas de visión artificial elevan la calidad y la trazabilidad en su producción, garantizando un producto final que cumple con los más altos estándares de calidad.

La gestión óptima de stocks, órdenes de fabricación y pedidos a proveedores con previsión de demanda es una estrategia que permite a las empresas ajustar sus operaciones,  para garantizar que estén en su punto máximo de eficiencia y rentabilidad.

Nuestra aplicación utiliza modelos predictivos basados en datos históricos y patrones de comportamiento de los clientes para estimar la demanda futura, con la precisión necesaria para planificar órdenes de fabricación o de pedido a su cadena de suministro.

Añadimos señales de producción e información de proveedores al modelo para realizar una recomendación de rutas, procesos, cantidades y proveedores optimizados para cada situación.

La previsión de la demanda permite a las empresas mantener niveles de inventario óptimos, evitando faltantes o excesos de stock, y sus costos asociados, y agilizar la gestión del proceso por parte de los operarios mediante planificación.

Diseñamos sistemas de machine learning e inteligencia artificial generativa que mejoran la eficiencia operacional en la gestión de la cadena de suministro. Basándonos en un análisis exhaustivo de datos históricos y otras fuentes de los sistemas de la compañía, nuestros modelos recomiendan componentes y proveedores alternativos que cumplen con los requisitos funcionales y técnicos de la lista de materiales (BOM).

Nuestro sistema va más allá de la simple optimización de costos. Entrenamos nuestros modelos para evaluar y puntuar la calidad de los componentes basándonos en su historial de fiabilidad, utilizando análisis predictivos para asociar cada componente con su correspondiente tasa de fallos.

El objetivo es identificar componentes equivalentes cuando los habituales no están disponibles o para ofrecer opciones que optimicen costos, y ofrezcan al mismo tiempo una mayor durabilidad y un menor índice de fallos en condiciones reales.

Las operaciones abarcan desde los procesos de fabricación y logística hasta la gestión de la cadena de suministro, generando un volumen considerable de documentos de seguimiento como albaranes, certificados, partes, órdenes de compra, partes técnicos, inventarios, registros y facturas. El procesamiento manual de estos documentos, errores incluidos, resulta costoso o moviliza muchos recursos a pesar ser rutinario.

En nuestra empresa, diseñamos aplicaciones avanzadas de machine learning que automatizan el procesamiento de estos documentos, empleando modelos de extracción que capturan y validan la información en diversos formatos documentales, así como sistemas de clasificación inteligente.

Incorporamos además modelos de inteligencia artificial generativa para crear documentos de control y seguimiento que cumplen con los requisitos legales, normativos y específicos de cada cliente.

Nuestras aplicaciones garantizan una gestión documental y administrativa más eficiente y ágil, liberando a los equipos para tareas de valor más estratégico

Diseñamos chatbots de consulta de documentación técnica que emplean lo último en tecnologías de inteligencia artificial generativa y machine learning. Proporcionan respuestas rápidas y fiables a las consultas de los operarios, técnicos y gestores sobre especificaciones de componentes, instrucciones de operación de maquinaria o procedimientos de seguridad y compliance, y cualquier otro documento requerido para operaciones.

Este asistente virtual inteligente está diseñado para simplificar la navegación a través de complejos sistemas de archivos y bases de datos dispares, permitiendo a los usuarios obtener instantáneamente la información que necesitan mediante una interfaz conversacional única.

Gracias a la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, el chatbot clasifica la información recibida, aprende y se adapta continuamente a las necesidades específicas de su empresa, mejorando con cada interacción.

Noticias destacadas