La ciencia de datos combina datos, métodos de análisis, conocimiento de dominios y soluciones basadas en la ingeniería con el objetivo de optimizar los procesos. Esto se traduce en el aumento de los ingresos, la reducción de los tiempos de inactividad operativa, el logro de procesos logísticos más eficientes o incluso el desarrollo de soluciones de referencia con un rendimiento de vanguardia y resultados altamente eficaces.
Utilizamos la ciencia de datos para aprovechar las técnicas de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, para que sean sus datos lo que trabajen para usted y le ayuden a tomar decisiones perfectamente informadas. Obtenga información inicial a partir del procesamiento y la visualización de datos de procesos y máquinas, o incluso reinvente procesos empresariales completos: las posibilidades de la ciencia de datos son tan diversas como sus casos de aplicación.
Comience hoy su proyecto de ciencia de datos
Independientemente de si ya tiene una visión concreta en mente, de si ya ha iniciado su primer proyecto de ciencia de datos, o de si ni siquiera se ha puesto manos a la obra, adaptamos nuestros talleres a sus necesidades y a su ámbito de trabajo, al igual que hacemos con todas nuestras soluciones de software. Es decir, nos aseguramos de que, junto con usted, creamos un verdadero valor añadido con muy poco esfuerzo y desde el principio.
Soluciones que optimizan sus resultados y procesos
Predicciones de series temporales
Cuando los datos u observaciones se registran a intervalos periódicos, crean datos en series temporales. Las series temporales consisten en observar los datos a lo largo del tiempo para predecir lo que ocurrirá en el siguiente período basándose en los patrones o las tendencias recurrentes de períodos anteriores.
Muchos algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para predecir diversos acontecimientos futuros en su empresa. Por ejemplo, puede calcular el número de pedidos o las ventas de productos que cabe prever durante un determinado período de tiempo del futuro. De este modo, una vez que disponga estos conocimientos, podrá tomar medidas para estar lo más preparado posible, por ejemplo, aumentando la producción o contratando más personal para el período de que se trate a fin de satisfacer el aumento de la demanda o incluso fomentar las ventas para incrementar sus beneficios.
Calidad predictiva
En pocas palabras, el secreto de la calidad predictiva reside en la identificación de parámetros de proceso relacionados a partir de los datos de producción que indican la calidad del producto. Esto permite determinar qué parámetros y configuraciones afectan a la calidad del producto, así como la forma en la que pueden optimizarse para aumentarla, por lo que no solo podrá formular predicciones fiables sobre la calidad del producto, sino también investigar la causa de los problemas cuando estos se produzcan.
La calidad predictiva se traduce en lo siguiente:
- Disminución de los costes de producción, material e inspección, pues se reduce la cantidad de rechazos y de repeticiones y se acortan los plazos de entrega
- Incremento del volumen de negocio, pues se consiguen márgenes más altos
- Aumento de la seguridad en la planificación, pues es posible predecir de forma fiable las cifras de producción exactas
Mantenimiento predictivo
En las fábricas, las averías imprevistas de las máquinas o las paradas de la producción tienen un impacto directo en las operaciones de la planta, lo que supone tiempo y dinero. El mantenimiento predictivo aborda estos problemas incluso antes de que se produzcan, utilizando grandes cantidades de datos históricos junto con sensores para controlar los valores en tiempo real, como las vibraciones, la temperatura o la presión. Si estos valores caen por debajo de su eficiencia operativa óptima, se activan automáticamente las notificaciones y es posible planificar el mantenimiento o la sustitución de piezas de repuesto con al debida antelación. Sin embargo, el mantenimiento predictivo no solo resulta útil para la propia producción de la empresa, sino también para los productos concretos que esta fabrica y vende, como los vehículos de motor o los aerogeneradores.
- Momento óptimo para el mantenimiento
Realizar un mantenimiento solo cuando es necesario, provocar un impacto mínimo en la línea de producción y garantizar la máxima disponibilidad de las máquinas - Mejorar la potencia del motor
Mejorar la potencia mediante el análisis continuo de los datos y aumentar la vida útil de la máquina - Aumentar la rentabilidad
Reducir los fallos y los tiempos de inactividad, aumentar la seguridad de la planta y optimizar la producción en cuanto a costes y recursos
Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación son algoritmos basados en datos que proporcionan a los usuarios valiosas recomendaciones sobre artículos, productos o acciones que les interesan. En combinación con el mantenimiento predictivo, puede tratarse, por ejemplo, de recomendaciones automatizadas sobre qué técnico puede ocuparse mejor de la próxima avería de la máquina o sobre cuáles son las piezas de recambio más adecuadas. No obstante, incluso fuera del entorno de producción, el ámbito de aplicación de los sistemas de recomendación es casi infinito y comprende, entre otros, recomendaciones sobre documentos similares, cálculos comparables o vídeos que también pueden gustar. La ventaja de todo esto consiste en que los usuarios pueden completar sus tareas de forma más rápida, comprensible y con un alto grado de certeza, pues las decisiones se basan en datos.
La diferencia XITASO
XITASO combina la ingeniería de software de alta gama con la ciencia de datos, lo que significa que nuestros clientes reciben tanto la preparación, la visualización y el análisis de sus datos como las pruebas técnicas y la puesta en práctica de sus casos de aplicación individuales de un único proveedor.
Abordamos los proyectos de ciencia de datos de forma ágil y paso a paso, desde la mera visión de conjunto de los datos propios hasta la automatización. Y, pos supuesto, exactamente en la medida en la que proceda para nuestros clientes.
Generar beneficios con cada nivel
XITASO Data Science Value Pyramid
Aunque la ciencia de datos se denomina mayoritariamente inteligencia artificial, en realidad esta es solo la disciplina suprema o, por así decirlo, la punta de la pirámide. En cambio, el valor añadido no solo se crea con la IA, sino que surge mucho antes. En XITASO, definimos cinco niveles de proyectos en la ciencia de datos: visión de conjunto de los datos, informes en directo, predicción, recomendación y acción; y cada nivel ofrece un valor directo.
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Bernd Schächterle
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