Industria

La Industria 4.0 también pretende dar respuestas a las problemáticas actuales relacionadas al ahorro de energía como así también a la gestión de recursos naturales y humanos. Con un sistema organizado sobre la base de una red de comunicaciones y de medición permanente de información, se puede hacer una mejor gestión y más eficaz, en correspondencia con las necesidades y disponibilidades de cada elemento del sistema, permitiendo mejoras y ganancias para la productividad así como en la economía de los recursos.

La productivización de procesos dentro de las empresas hace que el trabajo se subdivida en tareas muy heterogéneas por sus objetivos, su duración, su impacto o por la especialización de los equipos que deben ejecutarlas. Todas estas condiciones junto a otras como los convenios, las bajas o las horas extras, hacen que, la tarea de planificar y asignar tareas sea un trabajo muy complicado, que, en ocasiones, es resuelto solamente con intervención manual de un planificador. Nuestros motores de optimización permiten, en cuestión de segundos, planificar el trabajo de varios años en grandes equipos, teniendo en cuenta todas las restricciones y modificando los resultados mediante el uso de parámetros disponibles para el planificador.

Predecir el momento de ciclo de vida en el que se encuentran los activos de una empresa es vital para optimizar stocks y tomar decisiones de compras, así como conocer la previsión de obsolescencia y el momento óptimo de liquidación, incluso el canal adecuado para ello. Esto no sólo supone un ahorro de costes y una gestión optimizada de los stocks, sino que puede repercutir en el incremento de ingresos procedentes de ventas de material fin de vida, obsoletos y excedentes.

El conocimiento de cuándo puede fallar una máquina o cuántas incidencias de un determinado tipo se van a producir en una zona durante las próximas semanas resulta extremadamente útil para planificar la carga de trabajo de los técnicos y optimizar recursos, así como anticipar la necesidad de piezas de repuesto que se requerirán.

Entrenamos modelos de aprendizaje automático con los datos históricos de demanda de un determinado producto o familia, enriqueciendo la información con factores externos que puedan afectar a la demanda del producto en cuestión. A partir de dicha previsión se pueden tomar tanto decisiones de producción, como de reaprovisionamiento, como de distribución. Una previsión acertada de demanda es imprescindible para la planificación de los negocios.