La industria 4.0 se caracteriza por la incorporación de tecnologías habilitantes como Internet of Things, Cloud, Inteligencia Artificial o Robotic process automation, a los procesos productivos e instalaciones, lo que permite:
- Disponer de más información para la toma de decisiones.
- Incrementar la capacidad de análisis gracias a la modelización avanzada y al valor de la información.
- Tener una mayor convergencia entre el mundo físico y el digital.
IA aplicada a la sensorización
En este contexto, la sensorización se caracteriza por la colocación de dispositivos de medida de distintos parámetros (como posición, movimiento, temperatura, etc.) en distintos puntos del proceso productivo, para capturar datos sobre el funcionamiento del proceso y sobre el entorno físico. Estos datos se envían a través de redes de comunicación, son procesados por plataformas tecnológicas Cloud o Edge Computing y se traducen en funcionalidad gracias a diversas aplicaciones para una gestión digital de los procesos.
Los casos de uso de la sensorización, se pueden clasificar en tres grandes grupos:
- Usos para la operación del proceso productivo: como por ejemplo monitoreo y control remoto, gemelos digitales o mantenimiento predictivo.
- Usos orientados a la gestión de la cadena de suministro: p. ej. gestión de la flota de vehículos, tracking y trazabilidad de materiales o medición de inventarios.
- Y usos relacionados con la gestión del ciclo de vida del producto, desde mejoras en el Diseño y desarrollo de producto hasta la Identificación del comportamiento del cliente y sus preferencias
Estas aplicaciones pueden aportar múltiples beneficios en términos de Eficiencia y productividad (pe. reducción de tiempos de inactividad), Calidad y seguridad (pe. reducción de accidentes laborales) y desarrollo de nuevos modelos de negocio (pe. monetización de los datos).
Nuestra propuesta de valor en esta materia se estructura en cuatro bloques:
- El desarrollo de modelos de IA, donde ponemos a disposición de nuestros clientes nuestras capacidades y toolbox de algoritmos de IA para enfrentar casos de negocio de todo tipo.
- Interpretabilidad y dashboard de los resultados: ayudando a poner en valor los datos a través de cuadros de mando y KPIs de intepretabilidad.
- Despliegue de Modelcraft y Gamma como sistemas propietarios, respectivamente, de Auto ML y gobierno del ciclo de vida de los modelos
- Y diseño, enfoque e implementación de infraestructura: acompañando a nuestros clientes en el enfoque de plataforma cloud más adecuado, abordando adicionalmente los retos relacionados con la ciberseguridad, el compliance y gestión del cambio.