{"id":2504,"date":"2022-07-18T18:46:14","date_gmt":"2022-07-18T18:46:14","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/?post_type=casos_de_uso&p=2504"},"modified":"2022-07-27T08:40:02","modified_gmt":"2022-07-27T08:40:02","slug":"gemelo-digital-para-la-mejora-del-setup","status":"publish","type":"casos_de_uso","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/casos-de-uso\/gemelo-digital-para-la-mejora-del-setup\/","title":{"rendered":"Gemelo digital para la mejora del setup de la m\u00e1quina"},"content":{"rendered":"\n
Mediante algoritmos de IA se genera un gemelo digital de la m\u00e1quina, sobre el que podemos estudiar la probabilidad de \u00e9xito de una parametrizaci\u00f3n o setup definido y, gracias a ello, generar sugerencias de cambio en alguna de las variables de m\u00e1quina para las que se prev\u00e9 un porcentaje de \u00e9xito mayor.<\/p>\n\n\n\n
Hoy en d\u00eda los par\u00e1metros de m\u00e1quina 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 m\u00e1quinas son lentas y dependientes de que el registro se haya trazado y explicado correctamente. Como punto adicional, las propuestas de mejora o cambios est\u00e1n basadas en el conocimiento particular del operario al mando en el turno correspondiente.<\/p>\n\n\n\n Proporcionamos a nuestros clientes un sistema de almacenamiento y organizaci\u00f3n de datos que permite la correcta y adecuada gesti\u00f3n de las modificaciones de par\u00e1metros en el entorno productivo. Gracias a ello se alcanza la transparencia de informaci\u00f3n necesaria para evaluar la evoluci\u00f3n de la producci\u00f3n de forma objetiva y eficiente. Nuestros ingenieros estudian el proceso de producci\u00f3n en relaci\u00f3n con la calidad de datos que se almacenan inicialmente. En base a esto proyectamos la calidad del resultado y, si es necesario, proponemos sensorizaci\u00f3n adicional para completar la colecci\u00f3n de datos de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Disponemos de flexibilidad total para trabajar en diferentes ecosistemas, desde el est\u00e1ndar de cliente, hasta despliegue de sistemas ad-hoc, ya sean on premise, en la nube o h\u00edbridos adecuados para el procesamiento eficiente de los datos objetivo.<\/p>\n\n\n\n Nuestros analistas de datos aplican y modelan diferentes algoritmos para crear un gemelo digital de la m\u00e1quina que relaciona par\u00e1metros de m\u00e1quina y calidad de las piezas, generando como resultado la probabilidad de \u00e9xito de diferentes setups.<\/p>\n\n\n\n Gracias a la informaci\u00f3n que nos proporciona el modelo, podemos generar configuraciones de m\u00e1quina alternativas con mejor probabilidad de \u00e9xito. Esto nos proporciona propuestas de mejora basadas en datos, de forma objetiva y transparente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Mediante algoritmos de IA se genera un gemelo digital de la m\u00e1quina, sobre el que podemos estudiar la probabilidad de \u00e9xito de una parametrizaci\u00f3n o setup definido y, gracias a ello, generar sugerencias de cambio en alguna de las variables de m\u00e1quina para las que se prev\u00e9 un porcentaje de \u00e9xito mayor. Objetivos Proponer variaciones […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2501,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"casos-de-uso":[77,76,78],"acf":[],"yoast_head":"\n<\/figure>\n\n\n\n
Qu\u00e9 hacemos<\/h2>\n\n\n\n
Adicionalmente, nos valemos de algoritmia IA para establecer una relaci\u00f3n entre los par\u00e1metros de m\u00e1quina y la calidad del producto, lo que permite generar sugerencias de modificaci\u00f3n param\u00e9trica para mejorar la calidad del producto fabricado.<\/p>\n\n\n\nC\u00f3mo lo hacemos<\/h2>\n\n\n\n
Apoyo en la sensorizaci\u00f3n de la l\u00ednea de producci\u00f3n.<\/h3>\n\n\n\n
Infraestructura y arquitectura del sistema de almacenamiento.<\/h3>\n\n\n\n
Desarrollo de algoritmia IA para establecer el modelo de probabilidad de \u00e9xito.<\/h3>\n\n\n\n
Desarrollo del sistema de generaci\u00f3n de sugerencias.<\/h3>\n\n\n\n