Industria
Aratubo – Eficiencia energética y procesos
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Aratubo – Eficiencia energética y procesos
Business Case
Predecir el consumo energético de las 6 diferentes líneas de producción asociado a cada familia de fabricación. El problema es que actualmente disponemos únicamente de los consumos de energía por tonelada de tubo fabricado y por línea. El reto es conseguir asociar los consumos de energía de cada una de las partes de las 6 líneas de producción a la familia que se está fabricando en ese momento para poder tomar decisiones.
Objetivos
Prever de los consumos de las diferentes etapas de las 6 líneas de producción asociados a las fabricaciones de cada familia de productos así como poder detectar desviaciones entre estos consumos y los óptimos para: 1) Eficienciar nuestros procesos optimizando su funcionamiento (parámetros, settings, etc) y reducir el consumo energético. 2) Conocer y asociar los costes de energía derivados de la producción a cada familia de productos. 3)Adecuar la programación de la producción para fabricar cada familia en las línea mas eficiente para ello. 4)Obtener patrones de consumo y tendencias para detectar y anticiparse a averías (mantenimiento predictivo) y predecir el fin de la vida útil de los diferentes componentes del proceso.
Use case
Consumos a través de analizadores de al menos los últimos 5 meses. Datos de producción de mas de 3 años; familias, referencias, temperaturas, potencias, velocidades de línea, etc.
Infraestructura
Cloud; On Premise
Tecnologías utilizadas
Aprendizaje automático o profundo
Datos utilizados
Consumos a través de analizadores de al menos los últimos 5 meses. Datos de producción de mas de 3 años; familias, referencias, temperaturas, potencias, velocidades de línea, etc.
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Recursos utilizados
Equipo multidisciplinar compuesto por científicos de datos y expertos en el dominio.
Dificultades y aprendizaje
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
Disponemos de analizadores en las diferentes etapas de cada una de las líneas que nos proveen de los consumos y se almacenan en una base de datos alojada en Power Cloud. Se puede monitorizar estos consumos a través de Grafana. Deberemos cruzar y matchear los consumos con: familias, línea de producción, materia prima, etc. que actualmente están alojados en diferentes espacios. Con todos estos datos crear y entrenar algoritmos de modo que obtengamos patrones y tendencias de consumo para poder compararlas con las reales y tomar decisiones al respecto.
Financiación
Colaboradores
Data Value Management BAIC
multimedia
