Inteligencia industrial
Tres modelos que leen la operación desde ángulos distintos.
Los modelos miden la eficiencia de cada proceso y marcan dónde se pierde. Los rangos de operación comparan contra el funcionamiento normal. El modelo de predicción proyecta la operación hacia adelante. El modelo de causa raíz reconstruye hacia atrás hasta el cuello de botella. Juntos arman el panorama operativo de la planta.
01
Rangos de operación
El modelo aprende el rango en el que cada máquina se mueve normalmente, a partir del historial de esa misma máquina, y avisa cuando la señal se sale de ese rango.
Sirve cuando el valor todavía está lejos del límite de alarma pero ya se corrió de lo habitual. La banda se mantiene fija hasta que se recalibra con más historial.
02
Predicción de metas y fallas
Proyecta hacia adelante para anticipar una meta que no se va a cumplir o una falla antes de que la señal llegue al límite. El resultado es un rango con su banda de confianza.
La banda se ensancha con el horizonte. Cuanto más lejos se proyecta, menos preciso es el valor y más honesto es mostrarlo como un rango.
03
Causa raíz
Después de un evento, traza hacia atrás por dónde se propagó hasta dar con el origen y con qué conviene hacer.
A la mañana siguiente la discusión arranca con un candidato concreto para revisar.
Sobre qué corren
Métricas calculadas a partir de las lecturas crudas.
Antes de que un modelo opine, la lectura del sensor se convierte en la magnitud que le importa al negocio. Conversiones de unidad, agregaciones encadenadas y cálculos de varios pasos llevan un nivel en milímetros a metros cúbicos entregados, después al total del turno y después a la cifra mensual que llega a la factura. Cada métrica muestra la fórmula con la que se calcula, así el número con el que trabaja el modelo es el mismo con el que trabaja la gente.
Cuándo entran
Empiezan a seguir el equipo desde el primer día.
Los modelos necesitan historial para dar resultados sólidos, y afinan a medida que ese historial crece. El tiempo lo marca el ciclo productivo antes que el calendario: lo que cuenta es cuántos ciclos completos hizo el equipo.
En equipos que ciclan a diario, unos treinta días de datos suelen ser el punto de partida. Un skid que trabaja por campaña tarda más, y les informamos en qué estado está antes que activarlo temprano.
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