IA, VISIÓN ARTIFICIAL, REALIDAD AUMENTADA 88 se emplea para crear los modelos de datos. Posteriormente, esa base de datos se alimenta de forma continua con los indicadores extraídos en tiempo real por si fuera necesario volver a entrenar estos modelos. Una vez se han creado los modelos, se pueden ejecutar inferencias con los datos en tiempo real para dar soporte a las decisiones de los operarios. EL RESULTADO, MEJORA EN LA ESTABILIZACIÓN DE LA EXTRUSIÓN DE CADA COMPUESTO El resultado es una mejora significativa que supone, con el modelo de adecuación, un incremento de extrusiones con buena calidad de entre el 33 y el 90% con respecto a la operación que realiza el operador, y una reducción en los tiempos de estabilización de compuestos más empleados de entre el 60 y el 86%. Todo esto supone una reducción muy importante en tiempos, en energía de proceso y en rechazos que no hay que reprocesar o tirar, con la consiguiente reducción de costes económicos y también medioambientales. CONCLUSIONES El caso de uso aquí mostrado no es sino una evidencia más de cómo la inteligencia artificial y los modelos de datos (modelos híbridos/subrogados o gemelos digitales) pueden mejorar los procesos industriales. En Tekniker creemos que las tecnologías de inteligencia artificial son un habilitador clave para sacar partido al esfuerzo de digitalización que está realizando la Industria 4.0, ya que estas mismas tecnologías están facilitando mejoras en productos y procesos de competidores en todo el mundo. Desde Tekniker abordamos la investigación y desarrollo de tecnologías de optimización desde perspectivas y capacidades complementarias. Apostamos por un alto grado de especialización tecnológica y a un conocimiento profundo de los procesos industriales en sectores tan diversos como los de automoción, aeronáutica, energía, o máquina herramienta, entre otros, para poder dar una solución robusta y ad-hoc a cada problema: desde la modelización de procesos en base al conocimiento existente, hasta la generación de herramientas y tecnologías que simplifiquen el análisis de datos y mejoren la fiabilidad de la inteligencia artificial. Desde el desarrollo de algoritmos de diagnóstico, predicción y optimización que combinan información proveniente de datos y experiencia, hasta su explotación en entornos adecuados a las necesidades de nuestros clientes (desde el edge hasta la nube ‘computing continuum’). n Ilustración 3. Flujo de creación y explotación de los modelos.
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