Industrias
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
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
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.
Digital twins.|
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. Fase I.|
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. Fase II.|
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
