En ocasiones la industria se centra únicamente en los problemas que ya conocen y saben que existen. En cambio, en Alhona ponemos una mayor atención en aquellas áreas que en alguna fase del proceso industrial pueden pasarse por alto. Nuestro objetivo es mantener estos procesos en su máximo nivel de eficiencia, garantizando su rendimiento óptimo.
¿Cómo optimizamos la eficiencia del proceso industrial?
Para responder a esta pregunta, tomaremos como ejemplo los tiempos de ciclo de un robot. Durante el proceso de producción, desglosamos los tiempos de ciclo de cada uno de los elementos implicados y analizamos cada detalle de su comportamiento. Nos concentramos tanto en reducir los tiempos como en identificar la falta de estabilidad a lo largo del mismo.
En primer lugar, creamos una serie de tareas para entender el comportamiento de un robot y desglosar su tiempo de ejecución. De este modo, obtendremos y controlaremos el detalle de los tiempos de cada una de estas tareas.
A través del IoT, analizamos el comportamiento de las tareas y, en caso de que se detecten variabilidades o desviaciones, buscamos la causa y corregimos ese comportamiento.
De esta manera, evitamos pequeñas pérdidas de rendimiento que pasarían desapercibidas sin el nivel de detalle que proporciona el IoT.
¿Cómo nos aseguramos de que se mantenga en el tiempo?
Es importante que esta optimización del proceso industrial se mantenga en el tiempo. Para ello, utilizamos el procesamiento de datos en streaming como herramienta clave.
Los datos procedentes del IoT entran de forma masiva y continua en el motor de procesamiento de datos, datos que son analizados en tiempo real a través de numerosos algoritmos.
La capacidad de análisis de datos en tiempo real es fundamental para poder extraer valor de estos. Los algoritmos de IA y los modelos analíticos desarrollados para optimizar los procesos se despliegan en este motor y, a medida que se procesan los datos, se van analizando en tiempo real. De esta manera, la toma de decisión sobre los propios procesos se puede realizar de manera inmediata, aumentando la eficiencia y reduciendo costes, y manteniendo los procesos en su rendimiento óptimo.
Todas estas pequeñas mejoras agregadas y detectadas mediante modelos de IA aportan importantes beneficios para cualquier proceso industrial.