Análisis predictivo y prescriptivo
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Análisis predictivo y prescriptivo
Las tecnologías predictivas permiten a las empresas manufactureras tomar decisiones basadas en datos, mejorar el rendimiento operativo y mantenerse competitivas en una industria en constante evolución. Los ingenieros de implementación se especializan en el desarrollo de herramientas que ayudan a las organizaciones manufactureras a detectar el riesgo operativo antes de que se produzcan impactos, a indicar las medidas adecuadas y a mitigar el riesgo antes de que afecte a la planta. Al aprovechar el análisis y las tecnologías predictivas, las empresas pueden impulsar la innovación, aumentar la eficiencia y ofrecer productos de alta calidad para satisfacer las demyas de los clientes.
Se implementaron paneles de control logísticos en tiempo real
Toma de decisiones basada en datos
IX ® en acción
Las dificultades para prever la escasez de material para el suministro de hierro fundido llevaron a una multinacional siderúrgica integrada verticalmente a solicitar la asistencia de Ingenieros de Implementación. La empresa transportaba hierro fundido en vagones de tren a una planta de fundición ubicada a 64 kilómetros de distancia. Un suministro constante de hierro fundido era esencial para la colada continua, pero el plazo de entrega de ocho horas por tren y los retrasos inesperados durante el transporte causaban interrupciones. Se contrató a Ingenieros de Implementación para optimizar los procesos de planificación y programación, e implementar una solución tecnológica predictiva y prescriptiva que respaldara las mejoras sostenidas. Las actividades durante IX® incluyeron:
- Se realizó el análisis inicial de datos para desarrollar y entrenar un modelo predictivo. Los datos de ejemplo incluían marcas de tiempo GPS que mostraban los tiempos de ciclo y los retrasos en las rutas.
- Analizó la información de fundición desde la perspectiva de las mejores prácticas del operador para crear niveles de llenado de botellas más estándar y predecibles, así como prácticas de limpieza.
- Se probó un modelo predictivo inicial utilizyo Microsoft Excel para extraer manualmente los datos necesarios para probar la capacidad predictiva.
- Se implementaron paneles de control en tiempo real que se utilizan a diario para coordinar la logística interna entre las plantas y tomar decisiones sobre cuántas botellas/tren cargar. Estas decisiones, que antes se basaban en la intuición, ahora se basaban en datos y eran más predecibles.