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Gemelo digital para la mejora del setup de la máquina

Mediante algoritmos de IA se genera un gemelo digital de la máquina, sobre el que podemos estudiar la probabilidad de éxito de una parametrización o setup definido y, gracias a ello, generar sugerencias de cambio en alguna de las variables de máquina para las que se prevé un porcentaje de éxito mayor.

Objetivos

Proponer variaciones en el setup de la máquina que impliquen una mejora de la calidad de las piezas producidas
Evaluar el porcentaje de éxito de una determinada parametrización o setup de máquina.
Mejorar la productividad mediante la reducción de defectivos derivados de un mejor setup.
Aumentar la calidad de las piezas producidas


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Hoy en día los parámetros de máquina adecuados para configurar las fabricaciones de los diferentes modelos de piezas no se suelen encontrar informatizados. Por este motivo, el seguimiento de los cambios que se realizan en determinadas producciones se hace complicado y, por tanto, las mejoras en estas parametrizaciones (o setups) de máquinas son lentas y dependientes de que el registro se haya trazado y explicado correctamente. Como punto adicional, las propuestas de mejora o cambios están basadas en el conocimiento particular del operario al mando en el turno correspondiente.
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Qué hacemos

Proporcionamos a nuestros clientes un sistema de almacenamiento y organización de datos que permite la correcta y adecuada gestión de las modificaciones de parámetros en el entorno productivo. Gracias a ello se alcanza la transparencia de información necesaria para evaluar la evolución de la producción de forma objetiva y eficiente.
Adicionalmente, nos valemos de algoritmia IA para establecer una relación entre los parámetros de máquina y la calidad del producto, lo que permite generar sugerencias de modificación paramétrica para mejorar la calidad del producto fabricado.

Cómo lo hacemos

Apoyo en la sensorización de la línea de producción.
Nuestros ingenieros estudian el proceso de producción en relación con la calidad de datos que se almacenan inicialmente. En base a esto proyectamos la calidad del resultado y, si es necesario, proponemos sensorización adicional para completar la colección de datos de producción.

Infraestructura y arquitectura del sistema de almacenamiento.
Disponemos de flexibilidad total para trabajar en diferentes ecosistemas, desde el estándar de cliente, hasta despliegue de sistemas ad-hoc, ya sean on premise, en la nube o híbridos adecuados para el procesamiento eficiente de los datos objetivo.

Desarrollo de algoritmia IA para establecer el modelo de probabilidad de éxito.
Nuestros analistas de datos aplican y modelan diferentes algoritmos para crear un gemelo digital de la máquina que relaciona parámetros de máquina y calidad de las piezas, generando como resultado la probabilidad de éxito de diferentes setups.

Desarrollo del sistema de generación de sugerencias.
Gracias a la información que nos proporciona el modelo, podemos generar configuraciones de máquina alternativas con mejor probabilidad de éxito. Esto nos proporciona propuestas de mejora basadas en datos, de forma objetiva y transparente.


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Mediante algoritmos de IA se genera un gemelo digital de la máquina, sobre el que podemos estudiar la probabilidad de éxito de una parametrización o setup definido y, gracias a ello, generar sugerencias de cambio en alguna de las variables de máquina para las que se prevé un porcentaje de éxito mayor.

Objetivos

Proponer variaciones en el setup de la máquina que impliquen una mejora de la calidad de las piezas producidas
Evaluar el porcentaje de éxito de una determinada parametrización o setup de máquina.
Mejorar la productividad mediante la reducción de defectivos derivados de un mejor setup.
Aumentar la calidad de las piezas producidas

Hoy en día los parámetros de máquina adecuados para configurar las fabricaciones de los diferentes modelos de piezas no se suelen encontrar informatizados. Por este motivo, el seguimiento de los cambios que se realizan en determinadas producciones se hace complicado y, por tanto, las mejoras en estas parametrizaciones (o setups) de máquinas son lentas y dependientes de que el registro se haya trazado y explicado correctamente. Como punto adicional, las propuestas de mejora o cambios están basadas en el conocimiento particular del operario al mando en el turno correspondiente.

Qué hacemos

Proporcionamos a nuestros clientes un sistema de almacenamiento y organización de datos que permite la correcta y adecuada gestión de las modificaciones de parámetros en el entorno productivo. Gracias a ello se alcanza la transparencia de información necesaria para evaluar la evolución de la producción de forma objetiva y eficiente.
Adicionalmente, nos valemos de algoritmia IA para establecer una relación entre los parámetros de máquina y la calidad del producto, lo que permite generar sugerencias de modificación paramétrica para mejorar la calidad del producto fabricado.

Cómo lo hacemos

Apoyo en la sensorización de la línea de producción.
Nuestros ingenieros estudian el proceso de producción en relación con la calidad de datos que se almacenan inicialmente. En base a esto proyectamos la calidad del resultado y, si es necesario, proponemos sensorización adicional para completar la colección de datos de producción.

Infraestructura y arquitectura del sistema de almacenamiento.
Disponemos de flexibilidad total para trabajar en diferentes ecosistemas, desde el estándar de cliente, hasta despliegue de sistemas ad-hoc, ya sean on premise, en la nube o híbridos adecuados para el procesamiento eficiente de los datos objetivo.

Desarrollo de algoritmia IA para establecer el modelo de probabilidad de éxito.
Nuestros analistas de datos aplican y modelan diferentes algoritmos para crear un gemelo digital de la máquina que relaciona parámetros de máquina y calidad de las piezas, generando como resultado la probabilidad de éxito de diferentes setups.

Desarrollo del sistema de generación de sugerencias.
Gracias a la información que nos proporciona el modelo, podemos generar configuraciones de máquina alternativas con mejor probabilidad de éxito. Esto nos proporciona propuestas de mejora basadas en datos, de forma objetiva y transparente.

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