Lantek – Forescrap: Txapa mozteko prozesuetan sortutako txatarraren aurreikuspen-zerbitzua
Lantek
Sektorea: Industria
Negozio-kasua
Ebakidura bidez metalezko piezak eraikitzeko prozesuetan, erabiltzen ez den txatarra- edo material-kopuru jakin bat sortzen da eta lotuta dago zuzenean metalezko txapan ebaki beharreko piezen banaketaren efizientziarekin. Erronka horri aurre egiteko, Forescrap sistema ezarri da. Sistema horren helburua sortutako txatarra-kopurua aurreikustea da, piezaren ezaugarriak eta fabrikazioaren historikoa kontuan hartuz.
Helburuak
Metalezko pieza bat ekoitzi aurretik fabrikazio-prozesuan sortuko den txatarra-kopura aurreikustea.
Erabilera-kasua
Bezero anitzeko aurreikuspen-eredua garatu dute, atzerapena erabiliz modeloen mihiztatzean. Ondoren, Docker irudi batean paketatu eta Kubernets zerbitzu batean zabaldu da, gora egin dezakeen ekoizpen-ingurunean ezartzeko.
Azpiegitura
Cloud
Erabilitako teknologiak
Ikaskuntza Automatikoa edo Sakona
Erabilitako datuak
Datu-baseen taulak, egituratutako datuak… Dataset pribatuak
Erabilitako baliabideak
Langileak: Datuen zientzialari 1, MLOps ingeniari 1, proiektuen kudeatzaile 1 Azpiegitura: AKS scoring, AKS training, blobstorage, AzureML workspace, Vnets
Zailtasunak eta ikaskuntza
Beharrezkoa izan da MLOps (machine learning operations) prozesua definitzea, Lanteken ML prozesu guztiak estandarizatzeko, metrikak definitzeko prozesutik hasi eta ekoizpenaren ingurunean zabaltzeko prozesuraino.
KPIak (negozioan duen inpaktua eta ereduaren metrikak)
Ekoizpenari dagokionez sortutako txatarra-kopuruan izandako metrika-akatsak, produkzioaren scoringaren AKSetan igotze bertikal eta horizontalaren bitartez aurreikuspenean minutuko 2.300 eskaintza egiteko gaitasuna.
Finantzaketa
Hazitek
Kolaboratzaileak
Barne-garapena berezko baliabideekin.
