INDUSTRIAL ANALYTICS
Innovación + Dominio tecnológico + Machine Learning + Poder Computacional = Valor del Negocio
Extraemos conocimiento de valor para tomar decisiones inteligentes.
Aplique un tratamiento avanzado a su información y conviértase en una compañía industrial disruptiva a través de 4 diferentes disciplinas de la Ciencia de Datos:
Analítica descriptiva
¿Qué sucedió?
La analítica descriptiva es la etapa preliminar del procesamiento de datos, crea un resumen histórico para proporcionar información relevante y preparar los datos para su análisis. Nos describe la situación actual del negocio de manera que las tendencias, patrones y excepciones se hacen evidentes y posteriormente son visualizados en informes, variables, comparativas, etc.)
Analítica diagnóstica
¿Por qué sucedió?
Aquí los datos históricos se pueden comparar con otros datos para identificar por qué sucedió algo. La analítica diagnóstica nos brinda información detallada sobre un problema particular y puede ayudar a resolver cuestiones que no pueden responderse simplemente visualizando tableros y reportes. Usted y su equipo siempre deben tener información detallada a su disposición para tomar decisiones en forma oportuna.
Analítica predictiva
¿Qué es lo más probable que suceda en el futuro?
Se anticipa y sugiere lo que es probable que suceda. Utiliza los hallazgos de las etapas previas para detectar grupos y excepciones, lo que la convierte en una herramienta valiosa para predecir tendencias futuras. Es un tipo de analítica avanzada para ayudar a las organizaciones a detectar y mitigar los posibles problemas o superar a la competencia, aprovechando rápidamente las nuevas oportunidades. Su precisión depende en gran medida de la calidad de los datos y la estabilidad de la situación.
Analítica prescriptiva
¿Qué hacer para que suceda lo que esperamos?
Esta etapa define qué acciones tomar para eliminar un problema futuro o aprovechar una tendencia. Requiere datos históricos internos e información externa debido a la complejidad de los algoritmos que utiliza al automatizar la toma de decisiones y recomendaciones sobre cursos de acción que pueden conducir al resultado deseado. Se apoya en un sistema de retroalimentación para anticipar la conexión que existe entre una acción y su resultado.
A través de la implementación de cada etapa y el procesamiento de los datos con algoritmos de aprendizaje automático obtenemos una poderosa herramienta para:
- Descubrimiento de patrones ocultos en el proceso
- Detección de anomalías
- Aprendizaje de la organización de los procesos basados en datos
- Maximizar la rentabilidad del negocio
- Aumentar la productividad en piso
- Reducción de paros
- Velocidad de análisis y toma de decisiones
Áreas y beneficios donde la Inteligencia Artificial fortalece a su industria
Sensores Virtuales: predictores donde es difícil o imposible medir
Optimización de procesos en términos de productividad, eficiencia de equipos y costos de producción
Detección de condiciones operativas de riesgo que podrían producir paros de máquina no planificados
Predicción de la degradación de la performance de equipos
Detección de condiciones de riesgo que comprometen la calidad del producto
Capturar el conocimiento experto que deviene de la experiencia de los masters que están próximos a su retiro
¿Por qué Tecnoap es su mejor aliado?
- Mantenemos una filosofía de Innovación Responsable.
- Nos enfocamos en el valor de su negocio.
- Tenemos más de 25 años mejorando procesos de manufactura y más de 5 años de experiencia en IA para la manufactura.
- Formamos parte de un gran ecosistema innovador tecnológico junto con clusters, cámaras, universidades y asociaciones.
- Integramos un sólido equipo de Científicos Industriales de Datos con experiencia en procesos de transformación.
- Desarrollamos un Know-how sobre atracción y formación de talento especializado.
- Seguimos una metodología SCRUM adaptada a Ciencia de Datos.
