OPTImaestro

INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMBINADA CON LA EXPERIENCIA DEL PERSONAL DE LA PLANTA

Basándose en sus más de 15 años de experiencia, PEPITe ha desarrollado OPTImaestro, una metodología participativa para desplegar proyectos de IA fructíferos y sostenibles en industria. Los ingenieros y operadores han acumulado un gran cuerpo de conocimiento no escrito sobre el funcionamiento de una planta, mientras los sistemas informáticos han acumulado una cantidad ingente de datos que no se utilizan. OPTImaestro combina sendas fuentes de información para mejorar el rendimiento y desplegar herramientas fiables de ayuda a la decisión.

METODOLOGÍA OPTIMAESTRO

3 ETAPAS PARA UN BUEN DESPLIEGUE

ETAPA01
DIAGNÓSTICO DE DATOS DIGITALES

Diagnostique la viabilidad técnica y económica de los proyectos de Análisis

ETAPA02
PROYECTO PILOTO

Implemente proyectos de optimización a través del análisis avanzado y la participación del personal

ETAPA03
TRANSFERENCIA DE CONOCIMIENTOS

Implemente sus propios proyectos de optimización con análisis a la carta

ETAPA 01
Diagnóstico digital

La metodología OPTImaestro optimiza las operaciones basándose en los datos de proceso existentes en la planta.

En la etapa preliminar, el Diagnóstico digital ayuda a evaluar la viabilidad técnica y económica de los proyectos de inteligencia artificial en su planta. Evaluamos la madurez digital de su planta, comprobamos la disponibilidad de datos, identificamos barreras y la forma en que los datos pueden abrir oportunidades de mejora de los procesos y traducir cada oportunidad en potencial económico de alto nivel.

En función de las diversas oportunidades de su planta, se define un proyecto piloto para la Etapa 2.

ETAPA 02
PROYECTO PILOTO
Optimaestro: 6 fases
  • COMPRENSIÓN DE LOS PROCESOS Y ACTIVIDADES

    1. COMPRENSIÓN DE LOS PROCESOS Y ACTIVIDADES

    ¿Qué Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) miden los resultados de mi planta en términos de producción, eficiencia energética, rendimiento, calidad de producto, disponibilidad de la maquinaria?

    La primera fase de todo proyecto de análisis permite a nuestro equipo comprender los desafíos de los procesos y actividades de su planta.

  • ANÁLISIS FLASH

    2. ANÁLISIS FLASH

    ¿Qué ahorros potenciales genera la implementación de un proyecto piloto?

    El Análisis Flash es un análisis preliminar de datos históricos de producción que permite cuantificar rápidamente tanto las mejoras potenciales como las principales causas de variabilidad que explican los rendimientos bajos.

    El objeto es cuantificar los ahorros esperados, identificar posibles barreras y preparar las sesiones de lluvia de ideas con el personal de la planta.

  • TALLER CON LOS OPERADORES

    3. TALLER CON LOS OPERADORES

    ¿Cómo implicamos a los operadores para garantizar el éxito del proyecto?

    En esta etapa, se organizan talleres de lluvia de ideas con los equipos de producción y mantenimiento (operadores, ingenieros, gerentes). Estas sesiones están diseñadas para identificar las causas originarias subyacentes a cualquier problema de rentabilidad concreto y comprender las limitaciones operativas.

    La experiencia nos ha demostrado que esta fase es un eslabón crucial para el éxito de la implantación y para la implicación del personal de la planta y su confianza en las herramientas de ayuda a la decisión basadas en la IA.

  • ANÁLISIS AVANZADO Y MODELIZACIÓN

    4. ANÁLISIS AVANZADO Y MODELIZACIÓN

    ¿Qué parámetros son esenciales para mantener un rendimiento óptimo?

    En estrecha colaboración con el equipo de producción y gracias a herramientas de análisis avanzado de datos basadas en inteligencia artificial, el equipo de PEPITe:

    - estudia la variabilidad histórica de las operaciones e identifica los parámetros esenciales

    - comprende las condiciones que conducen a los mejores resultados

    - predice el mejor rendimiento en función de las condiciones de la planta

    - prescribe una panoplia de parámetros manipulables para mantener el rendimiento óptimo

  • Implementación

    5. Implementación

    ¿Qué herramientas, paneles de control o informes son necesarios para ayudar a los operadores a mantener un rendimiento óptimo?

    Los modelos desarrollados mediante el aprendizaje automático alimentan paneles de control en tiempo real y la generación de informes, para asegurar que la persona adecuada reciba la información adecuada en el momento adecuado. Las herramientas de ayuda a la decisión se adaptan específicamente a cada cliente (paneles de control, informes diarios/semanales/mensuales, etc.) y suelen utilizar las soluciones tecnológicas existentes que ya están operativas en su planta.

  • Entrenamiento y seguimiento

    6. Entrenamiento y seguimiento

    ¿Cómo puedo asegurar un seguimiento y resultados sostenibles a largo plazo?

    Después de la implementación, se forma al personal para que interprete los paneles de control en tiempo real y los informes y tome medidas basándose en ellos. Un periodo de revisión de seguimiento garantiza que los modelos funcionen correctamente y que los informes y paneles de control se comprendan y utilicen de forma adecuada.

3-6 meses
ETAPA 03
TRANSFERENCIA DE CONOCIMIENTOS

El objetivo es que nuestros clientes dispongan de herramientas y capacidades para desplegar proyectos de IA utilizando el software de análisis avanzado DATAmaestro y la metodología OPTImaestro.

PEPITe o un socio certificado entrenará continuamente a sus equipos en el uso de la metodología OPTImaestro, y le ayudará a aprovechar plenamente todas las prestaciones de DATAmaestro.

¡Aprenda a implantar sus propios proyectos de IA!