Bajo el marco del PERTE del Vehículo Eléctrico y Conectado, y dentro del Proyecto tractor T.E.S.I.S (Transformación hacia la Electromovilidad y Sostenibilidad Industrial Stellantis), PredictLand realiza para la multinacional de automoción Stellantis el estudio y desarrollo de un modelo de análisis e integración de datos para la optimización eficiente y generación automática de respuestas preventivas en las áreas de fabricación y calidad de componentes del vehículo eléctrico
Cliente
Stellantis es una multinacional de automoción con 14 marcas de automóviles icónicas (Opel, Peugeot, Citröen, Jeep, Maserati, Fiat, etc.). Cuenta con operaciones industriales en más de 30 países y clientes en más de 130 mercados, alcanzando una facturación de 180.000 millones de Euros en 2022.
Actividades y soluciones desarrolladas
En este caso, se llevaron a cabo las siguientes actividades y desarrollo de soluciones:
- Estudio y análisis exploratorio de los datos y la comprobación de una hipótesis y verificación de supuestos. Se han analizado los datos disponibles de los procesos de Prensas y Calidad desde una perspectiva técnica y de negocio, aportando información para la toma de decisiones.
- Desarrollo de solución que sirve como base para las posteriores pruebas de concepto para la previsión de la disponibilidad del personal por roles y actividad, así como de un modelo para la optimización de la planificación de los recursos.
- Realización de analíticas descriptivas y de diagnóstico para su posterior visualización y centralización en solución basada en Power BI. Se han abordado las analíticas con Machine Learning elaborando un informe para la detección y predicción de anomalías, riesgos y oportunidades de mejora, además de proporcionar información relevante para la reducción de consumos y residuos.
- Desarrollo de modelos basados en Machine Learning para realizar mantenimiento predictivo, y basados en optimización matemática para maximizar la velocidad de la línea.
- Desarrollo de modelos de Machine Learning, supervisados y no supervisados, junto con procesamiento del lenguaje natural. Estos modelos forman parte de la previsión y clasificación automática de reclamaciones.
Razón social del beneficiario: PREDICTLAND, S.L.
Nº de expediente: VEC-020100-2022-70
PERTE del Vehículo Eléctrico y Conectado
Título del proyecto tractor: T.E.S.I.S. – Transformación hacia la Electromovilidad y Sostenibilidad Industrial Stellantis
Título del proyecto primario: Estudio y desarrollo de un modelo de análisis e integración de datos para la optimización eficiente y generación automática de respuestas preventivas en las áreas de fabricación y calidad de componentes del vehículo eléctrico
