Principales desafíos del sector industrial en la industria 4.0 .|

Predicción de necesidades de mantenimiento de maquinaria

Inspección de calidad automatizada

Gestión única de datos entre todos los agentes implicados

Automatización de procesos administrativos

Detección de anomalías en cadena de producción

Mejora de las capacidades de trabajo remoto del personal de línea

Reducción de tiempos de formación de técnicos

Aprovechamiento del conocimiento organizacional

Control automatizado de condiciones de trabajo

Simulación de condiciones de fabricación y prototipado

Monitorización y control de la maquinaria de construcción

Optimización de planificaciones e inventarios

Qué tecnologías están transformando el sector.|

Business Intelligence
& Data Analytics

Inteligencia
artificial

Realidades
extendidas

Automatización
robótica de procesos

IoT

Digital
Twins

Análisis de datos e inteligencia de negocio.|

La estrategia del dato en el sector industrial.|

.| El sector industrial genera ingentes cantidades de datos en cada nodo de la cadena de valor.

.| Es esencial que esos datos fluyan y converjan entre todos los agentes participantes, para asegurar la transparencia y la optimización de los procesos.

.| La incorporación de la tecnología de internet de las cosas (IoT) ha generado necesidades adicionales en cuanto a la infraestructura y la gestión de los datos.

.| La explotación de los datos proporciona una enorme capacidad de optimización en muchos niveles de la cadena.

Objetivos para impulsar el sector industrial en la industria 4.0 .|

Descubrir el conocimiento oculto en los datos, desde cualquier origen​

Hacerlo de forma colaborativa entre todos los agentes participantes​

Permitir a la organización tomar decisiones de forma eficiente​

Emplear capacidades de IA para acceder a visualizaciones de datos de forma intuitiva​

Reducir tiempos de elaboración de informes y soluciones complejas​

Power BI
La plataforma que le facilita el entendimiento de sus datos

Industrias

Industrial Vision Solution.|

Solución de visión artificial que nos proporciona inspección y análisis automático basado ​​en imágenes, para aplicaciones tales como inspección automática, control de procesos, orientación de robots, etc.

Vision Solution para el sector industrial.|

Gracias a los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning es posible analizar imágenes visuales y sacar información para poder tomar decisiones posteriores. Estos algoritmos pueden ser ejecutados en Cloud o bien en los propios dispositivos, dependiendo de las necesidades de la empresa.

A través de imágenes, de los algoritmos y de los dispositivos de procesamiento obtenemos información valiosa para la toma de decisiones.

Industrial Vision Solution para la detección de anomalías y control de calidad.|

Industrial visión solution para la seguridad.|

Beneficios de Vision Solution en el sector industrial .|

Aumenta la productividad de los empleados. Gracias esta solución se podrán automatizar procesos que requerían supervisión humana.

Optimización de costes porque se puede mejorar la calidad de productos, centrando a los empleados en otras tareas diferentes.

Seguridad garantizada, ya que podremos detectar cualquier objeto que se desee para prevenir accidentes.

Presentación inmediata de resultados de validación, sin retrasos en la cadena productiva.

Mejora de la calidad gracias a los algoritmos que nos permitirán verificar los montajes en una cadena para detectar problemas antes de que sucedan, entre otros.

Rapidez y aprendizaje automático, los algoritmos utilizados van mejorando de forma automática a medida que van siendo utilizados.

Mantenimiento predictivo de equipos de producción con IA .|

Recopilación continua de datos en tiempo real

Construir modelos predictivos / algoritmos de aprendizaje

Análisis de datos en tiempo real para detectar fallos y patrones de causa raíz

Envío de alertas / notificaciones para realizar acciones

Mejora del plan de mantenimiento de equipos

Optimización de inventarios y costes de repuesto

El Internet de las cosas

Mantenimiento predictivo de equipos de producción con IA.|

.I Los equipos de producción en cualquier factoría, así como los auxiliares de transporte, movimiento de material, entre otros, proporcionan, a través de la sensorización, un gran volumen de datos sobre su funcionamiento.

.I Predicción de plazos para posibles eventos de avería o la proximidad al límite de vida de cada componente, pudiéndose de esta manera, mejorar los planes de mantenimiento de los equipos y optimizar los ciclos de compra de repuesto y los inventarios asociados.

.I Reducción de los tiempos de parada de los equipos y, con ello, se optimiza la producción de cada uno y en general de toda la factoría.

Mixed Reality y sus herramientas.|

Microsoft Dynamics 365 Remote Assist

Microsoft Dynamics 365 Remote Assist permite a los técnicos colaborar y solucionar problemas con colaboradores en remoto mediante Dynamics 365 Remote Assist para dispositivos móviles o Microsoft Teams.

Microsoft Dynamics 365 Guides 

Microsoft Dynamics 365 Guides es la herramienta de realidad mixta que permite a los empleados aprender a través de instrucciones interactivas.

Beneficios de implementar Mixed Reality con HoloLens en el sector industrial .|

Aumenta hasta en un 25% la productividad de los empleados mediante la utililización de las herramientas disponibles.

Mejora de la formación y preparación para tareas complejas que requieren diversos pasos para su ejecución.

Garantiza la calidad ya que se ofrecerá un mejor servicio y con un personal mucho más preparado.

Optimización de costes directos hasta un 15%, gracias a la asistencia en remoto y mediante la formación de empleados.

Remote monitoring.|

El primer paso que dan muchas empresas para comenzar a implementar su Factory of the Future es conectar sus equipos (activos productivos) para obtener una visibilidad completa.

La monitorización remota permite a las empresas supervisar continuamente la salud y el desempeño de activos individuales, también de fábricas enteras para predecir problemas potenciales y administrar la demanda cambiante de los clientes en el sector industrial.

Visualizar datos operativos en tiempo real
Recopilar y analizar datos de cualquier dispositivo o sensor
Ingestar y almacenar datos para el análisis en tiempo real para impulsar decisiones
Ofrecer análisis que mejorarán el rendimiento y la eficacia de la fábrica.
Controlar parámetros de producción.
Digital twins.|
Simulaciones de movimiento de material en planta
Control de stock de materia prima
Simulaciones de producción de máquina

Producción y supply chain .I

.| Análisis de incidencia de condiciones ambientales

.| Simulación de impacto en la producción de fallos en equipos

.| Balanceado de producción entre líneas

.| Optimización de niveles de stock ante variaciones de demanda

.| Identificación de cuellos de botella en las líneas de producción

.| Definición de buffers de producción

Despliegue de Digital Twins con Bravent.|

Valoración de grado de criticidad

Definición del plan de digitalización progresiva

Valoración de costes

Definición detallada del proceso

Evaluación del retorno esperable

Despliegue de Digital Twins con Bravent.|

Desarrollo del proceso de digitalización

Conexión con sistemas de IOT

Entrenamiento de modelos de IA y ML

Despliegue y prueba

Puesta en producción

Mejora continua

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