Sector industrial

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¿Qué problemas soluciona la inteligencia artificial?

Con la inteligencia artificial, se puede alcanzar un óptimo nivel de producción en las máquinas disponibles, además encontrar patrones logísticos y monitorear los tiempos en que se establece la ruta para una gestión eficiente en el sector industrial.

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Aplicaciones de la IA en la industria

  • Predecir transacciones fraudulentas de proveedores y distribuidores, a través de una clusterización asistida con inteligencia artificial.
  • Mitigar los reprocesos con un modelo que prediga la probabilidad de unidades defectuosas, según las características de las máquinas y/o los productos en línea.
  • Disminuir residuos de producción con un modelo probabilístico sobre la información de materias primas, productos y residuos.
  • De acuerdo a la información de distribución de productos, se puede establecer un modelo que mejore las decisiones de capacidades y canales de distribución, optimizando así tiempos y recursos.
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Impacto en el negocio con inteligencia artificial

  • Mejorar los tiempos perdidos y de producción media día/mes.
  • Definición de usabilidad de materias primas: Valor de materias primas, valor de distribución y cantidad de recursos usados en proveedores y distribución.
  • Inventario del número de unidades buenas, dañadas, reprocesadas.
  • Determinación del volumen de residuos y almacenamiento.
  • Predicción de tiempos de distribución.
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Roadmap de analítica e IA sugerido

  • Entendimiento de la necesidad de producción del cliente.
  • Adquisición de la información disponible para atender la necesidad.
  • Evaluación de calidad de datos para viabilidad del proyecto.
  • Análisis exploratorio para entender la línea productiva.
  • Visita de la línea productiva.
  • Planteamiento de modelos candidatos y estructuración de datos.
  • Entrenamiento de modelos y búsqueda de hiper parámetros.
  • Evaluación del modelo y socialización con el cliente.
  • Industrialización del modelo.
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Estrategia de datos sugerida

Deberá ser una compañía que adquiera información de sus procesos de producción de manera automatizada, donde se recopile la productividad y las características de trabajo de las máquinas. Las empresas listas para este proceso están interesadas en transformar el recurso en bruto de almacenado que poseen, en modelos para respaldar decisiones de producción.

Solución: Modelo de predicción para estados productivos en máquinas industriales

Para el cliente se analizó la información de producción de una máquina con el propósito de mejorar su tiempos de producción. Procedimos de la siguiente manera:

Descripción del dataset: Características generales de las tablas a trabajar, número de campos y registros, tipos de variables, niveles, formatos, etc.

Descripción estadística de variables: A través de estadísticas resumen y gráficos de torta y dispersión.

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Análisis estadístico enfocado en el problema, en este caso: Los tiempos de producción vs. producción y tiempos de producción como índice de mejora.

  • Análisis previo al modelo: Verificación de que todos los componentes, datos, software, hardware, estén en orden.
  • Construcción matemática del modelo.
  • Entrenamiento del modelo para el sector industrial.
  • Visualización DEMO del modelo.
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