Big Data Analytics
Transformar los datos en inteligencia, permitiendo anticipar problemas y actuar sistemáticamente para optimizar su operación.
Big Data es una ciencia donde interactúan varios frentes: Tecnologías de la Información, Negocios/Operaciones e Ingeniería de Producción.
Las técnicas de Big Data y Machine Learning se aplican en las más diversas industrias y segmentos, y generan la mejor toma de decisiones para:
- Otimizar os resultados operacionais
- Reduzca costos y aumente la productividad
- Prepare su negocio para las tendencias futuras
Belge ha estado trabajando con Big Data Analytics durante décadas y utiliza una plataforma de Machine Learning completa y de renombre mundial. Cada empresa tiene sus problemas, retos y particularidades. Juntos podemos encontrar las soluciones a sus problemas y desafíos.
Aplicaciones en la industria y en lo Supply Chain
- • Además del mantenimiento correctivo y preventivo;
- • Prever cuándo ocurrirá el problema y actuar en el momento adecuado;
- • Via dados históricos de suas máquinas, como: temperatura, velocidade, vibração, tempo de funcionamento, etc, identificamos quais se relacionam às quebras ocorridas no passado;
- • Monitorea cuando esa variable especifica un punto, actuando a tiempo para evitar roturas;
- • Realice el mantenimiento solo cuando sea necesario;
- • Gera menor custo e reduz os impacto nas operações.
- • A través de datos históricos, encontramos que las variables de proceso conducen a una calidad inferior;
- • Previsualizar en tiempo real la calidad del producto final, defectos y fallas;
- • Identifica la falla en medio del proceso, para evitar pasos finales innecesarios;
- • Optimización de parámetros de funcionamiento.
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- • Análisis de los KPIs de su cadena de suministro, con el objetivo de obtener correlaciones y máximo rendimiento;
- • Previsión de demanda más asertiva, generando menos stock innecesario;
- • Modelos matemáticos avanzados, adherentes a su historial de ventas;
- • S&OP para redistribuição otimizada do estoque entre suas unidades e redução de stock out.
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Pasos para un proyecto de Big Data Analytics
Recopilación y procesamiento de datos
- Colección flexible y adaptable a diferentes contextos tecnológicos. vía DBs y ERPs, pasando por repositorios automatizados alimentados por sensores, hasta la extracción de datos mediante videos captados por celulares;
- Tratamiento y consolidación;
- ETL (Extracción, carga y transformación): creación de canalizaciones que capturan datos en tiempo real para retroalimentar el modelo.
Modelado y Análisis
- Prueba de adherencia a los modelos que mejor se adaptan a sus datos y negocio. Más de 300 modelos disponibles, que incluyen: árbol de decisión, red neuronal, agrupamiento y regresión;
- Análise dos fatores relevantes, correlações, tendências, otimizações, etc.
Implementación y Mejora Continua
- O modelo é acoplado à operação, proporcionando acesso a acompanhamento de informações e gráficos em tempo real. Acompanhamos este processo de perto para que tudo ocorra como esperado.
- Después de eso, el modelo se retroalimenta y mejora con nuevos datos de operación. Con el tiempo se vuelve más asertivo y preciso.
El uso de Big Data Analytics evita paradas completas en la línea de producción
En la industria de los neumáticos, las reparaciones y el mantenimiento simples pueden tener grandes implicaciones en todos los ámbitos. Se utilizaron datos históricos de todo el proceso, desde la materia prima hasta el producto terminado. El sistema anticipa la necesidad de cambiar componentes y señala los servicios necesarios antes de que surjan problemas. Se obtuvo la optimización del cronograma de mantenimiento y la utilización del equipo.
Redujo drásticamente el riesgo de tiempo de inactividad resultante de:
- falla de equipo crítico;
- falta de disponibilidad de piezas para reparación;
- cada parada evitada genera ahorros de millones de reales.
Arcelor Mittal reduce costes identificando y anticipando las causas de los problemas de calidad
El segmento de fundición y laminación consume mucha energía y requiere una producción optimizada. En este contexto, la detección rápida de fallas en la calidad del producto es fundamental porque el producto defectuoso consume energía hasta el final de la línea y genera retrabajo, pasando nuevamente por producción.
Con base en la gran cantidad de datos históricos disponibles y capturados por varios sensores en el parque industrial, los modelos predictivos de Machine Learning comenzaron a monitorear los procesos, identificando rápidamente las fallas de los productos y las causas.
El impacto fue notable: el sistema identifica el origen de las anomalías del producto, además de permitir una mayor comprensión de las relaciones de causa y efecto en las líneas de producción.
Optimización de distancias y márgenes en la entrega de comidas genera ganancias millonarias para la cadena de comida rápida
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Antes del proyecto Big Data Analytics llevado a cabo por Belge, las áreas de entrega se definían de forma rudimentaria (por ejemplo, en un radio de 5 km) y se sacrificaba la frescura de los alimentos.
Basándose en datos demográficos, distancias e historial de pedidos, la Inteligencia Artificial puede predecir las zonas de entrega óptimas para cada uno de los restaurantes.
Se mejoró el modelo considerando también datos como el clima, el tráfico y la estacionalidad.
- Después de 4 meses de implementación, la cadena de comida rápida reportó ganancias de aproximadamente 5 millones de reales.
