Industria

Data Science y Big Data para el sector industrial

La transformación del sector industrial requiere tecnologías que permitan una mayor adaptabilidad a las necesidades y a los procesos de producción, así como a una asignación más eficiente de los recursos.

La Industria 4.0 implica la completa digitalización de las cadenas de valor a través de la integración de tecnologías de procesamiento de datos, software inteligente y sensores, desde los proveedores hasta los clientes,

Las soluciones que PiperLab ofrece al sector industrial permiten predecir, controlar, planear y producir de forma inteligente, lo que genera más valor a toda la cadena.

Clientes Destacados
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¿Sabías que...

La ubicación geográfica de un activo (calderas, carretillas, aires acondicionados….) influye su vida útil?

La latitud, la longitud o los tamaños poblacionales son datos relevantes para la previsión de las incidencias en determinado tipo de maquinaria?

para hacer una buena optimización de tareas es necesario tener en cuenta variables como la especialización de cada recurso, su desempeño histórico o su convenio laboral?

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Datos del sector
más de los ingresos
Este es el porcentaje de ingresos adicionales que generan las empresas de los sectores tradicionales que aplican Data Science sobre sus datos.
de los 3 PLs
respondieron en un estudio que la mejora en la toma de decisiones basadas en datos es esencial para el futuro de las actividades y procesos relativos a la cadena de suministro.
de la información
que dispone la industria NO se está utilizando para generar valor añadido
de las soluciones de analítica predictiva
son para optimizar costes y servicios.
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Soluciones
Modelo de incremento de productividad
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.
Optimización de tareas
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.
Optimización de tareas con Big Data
Obsolescencia
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.
Previsión de obsolescencia con big data
Previsión de incidencias
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.
Previsión de incidencias en la industria
Previsión de demanda
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.
Previsión de demanda con big data
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Datos que utilizamos
Icono Digital Ecommerce
CRM, ERP y datos transaccionales
Datos históricos del cliente e información interna de la empresa referida a movimientos de entradas y salidas de mercancías, interacción con proveedores, etc.
Icono Open Data
Open data
Diferentes instituciones públicas, como el INE, portales gubernamentales de datos abiertos u otras, ofrecen la posibilidad de utilizar datos que integramos en nuestros modelos para mejorar la precisión de los mismos gracias a la información complementaria que explica los propios datos de cada cliente.
Icono agencias y medios
IOT
Datos procedente de máquinas, sensores de movimientos y golpes, testigos de humedad, etc.
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Testimonios
Miguel Angel Aparicio Director regional en Seur
Planteamos un reto nada sencillo a PiperLab y, hasta el momento, estamos absolutamente sorprendidos del resultado. Su fórmula de aproximación al mercado, su conocimiento del sector y sus capacidades de análisis de datos les convierte en una apuesta segura.
Miguel Ángel Aparicio
Director Regional Zona Sur en Seur
Jaume Alcover, direcotr de marketing en Baxi
PiperLab nos ha sorprendido con su entusiasmo. No era fácil resolver la cantidad de datos, y la combinación de ellos, y aun así nos han presentado un proyecto con resultados positivos sobre los que poder trabajar.
Jaume Alcover
Director de marketing en Baxi
Marta Rodríguez, directora de marketing en Carburos Metálicos
Ha sido nuestra primera experiencia con una startup, y la verdad es que ha sido muy gratificante la flexibilidad, rapidez e ilusión que han puesto en el proyecto. A una multinacional como Carburos Metálicos, trabajar con PiperLab nos ha dado aire fresco y una chispa diferente de creatividad.
Marta Rodríguez
Directora de marketing en Carburos Metálicos
Adolfo Cancelo, socio fundador de Surus inversa
Además de sus innegables capacidades, tengo que resaltar su compromiso para la mejora de la oferta de servicios en Surus, siempre de forma ágil y con un trato muy cercano. ¡En PiperLab hay verdadero talento!.
Adolfo Cancelo
Socio fundador en Surus Inversa