Control del estado en el desarrollo de motores

Control del estado en el desarrollo de motores

Control del estado en el desarrollo de motores

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Sector: Producción

Aprenda a mejorar la calidad a largo plazo de los motores de la industria automovilística mediante una supervisión eficaz de su estado.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Nuestro cliente de la industria del automóvil tenía la necesidad de supervisar la calidad a largo plazo de los componentes en el ámbito de los sistemas de combustible. Nuestra tarea consistía en desarrollar un concepto de análisis de datos y validar una aplicación prototípica para optimizar la supervisión del estado del motor.

[Solución]

Para validar el concepto y optimizar el análisis de datos, consolidamos las consultas existentes en la base de datos y añadimos más datos. Ampliamos el análisis de datos añadiendo más motores, cuyo alcance puede variarse mediante una lista de control externa. A continuación, las consultas optimizadas a la base de datos y los datos ampliados se desarrollaron en una ruta de carga ETL totalmente automatizada.

[Resultado]

Los datos ampliados nos permitieron crear ciclos de vida de los vehículos y analizar historiales de fallos específicos de cada serie basándonos en los datos de calidad a largo plazo. Nuestro cliente pudo mejorar la calidad de los sistemas de combustible y optimizar la supervisión del estado del motor.

Para el análisis de los datos, utilizamos métodos de ciencia de datos para consolidar y ampliar las consultas existentes en la base de datos. Utilizamos métodos de aprendizaje automático para automatizar el análisis y mejorar los resultados. La ruta de carga ETL se implementó utilizando Apache Kafka y Apache Spark. Mediante el uso de estas tecnologías, pudimos hacer que el análisis de datos fuera más eficaz y eficiente.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Taller de aprendizaje automático para un fabricante de software

Taller de aprendizaje automático para un fabricante de software

Taller de aprendizaje automático para un fabricante de software

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Sector: Producción

Taller único de aprendizaje automático para proveedores de software: adquiera los conocimientos y habilidades necesarios para revolucionar su análisis de datos y dejar atrás a la competencia.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Nuestro cliente, una renombrada empresa de software, se enfrentó al reto de ampliar el software de supervisión de los robots de pintura de un fabricante de maquinaria con el fin de introducir un componente innovador para la detección precoz de errores. Para demostrar la funcionalidad de esta detección precoz en el marco de una prueba de concepto, era crucial que el fabricante de software desarrollara modelos de detección que funcionaran.

[Solución]

En estrecha colaboración con el equipo de ciencia de datos de nuestra empresa, se llevó a cabo un taller de aprendizaje automático personalizado para satisfacer los requisitos específicos del cliente. En este taller, se desarrollaron variables significativas para los patrones de fallo utilizando los datos de registro existentes, un proceso también conocido como ingeniería de características. Al seleccionar y preparar cuidadosamente estas variables, pudimos crear una base sólida para el desarrollo del modelo.

En el siguiente paso, se desarrollaron modelos de clasificación para identificar eficazmente los patrones de error. Se aplicaron distintos métodos y su rendimiento se evaluó mediante parámetros de valoración. Así, nuestros expertos pudieron identificar los mejores modelos y derivar recomendaciones específicas para su aplicación. Trabajamos en estrecha colaboración con los desarrolladores de software para proporcionarles instrucciones y directrices claras para integrar el componente de detección de errores en el software de supervisión existente.

[Resultado]

Gracias al éxito de la prueba de concepto, nuestro cliente pudo demostrar a su fabricante de maquinaria el impresionante rendimiento del componente desarrollado. Los precisos modelos de detección y la sólida evaluación de los procesos ofrecieron resultados convincentes que reforzaron la confianza en la nueva solución de detección precoz. Nuestro cliente pudo destacar las ventajas de la detección de defectos mejorada para sus robots de pintura, aumentando así la eficacia y la calidad de sus procesos.

Además, los desarrolladores de software recibieron instrucciones concretas sobre cómo implantar el componente de detección de errores. Esto incluía los pasos detallados necesarios para integrar los modelos en el software existente. Nuestra exhaustiva documentación y nuestras claras directrices facilitaron la implementación a los desarrolladores y garantizaron una integración sin problemas de la nueva funcionalidad.

Gracias a nuestra experiencia en ciencia de datos e inteligencia artificial, pudimos ayudar a la empresa de software a superar sus retos en el ámbito de la detección de errores. Nuestro taller de aprendizaje automático y los desarrollos de modelos basados en él no solo aclararon el rendimiento del componente, sino que también dieron lugar a recomendaciones de actuación concretas para la aplicación.

Nuestro taller de aprendizaje automático está diseñado específicamente para ayudar a las empresas a implantar la analítica de datos y la inteligencia artificial en sus procesos empresariales. Al utilizar palabras clave relevantes, como "taller de aprendizaje automático", y colocarlas estratégicamente en el texto, optimizamos el contenido para los motores de búsqueda. Esto ayuda a los clientes potenciales que buscan soluciones de análisis de datos e inteligencia artificial a encontrar nuestra empresa como un socio de confianza.

Si desea optimizar sus procesos empresariales y beneficiarse de las ventajas del análisis avanzado de datos y la inteligencia artificial, póngase en contacto con nosotros. Nuestro equipo está a su lado con su experiencia y compromiso para que sus proyectos sean un éxito.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Formación en análisis de datos para una compañía de seguros

Formación en análisis de datos para una compañía de seguros

Formación en análisis de datos para una compañía de seguros

En el marco de una WBT bilingüe, se impartirán a todos los empleados conocimientos básicos en el ámbito del análisis de datos.

Formación de unos 20.000 empleados en dos idiomas

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Los módulos de la WBT pueden realizarse independientemente unos de otros y son reutilizables

Los empleados tienen una comprensión básica de la analítica de datos y se esfuerzan por profundizar sus conocimientos a lo largo del plan de estudios

Desafío

Una reaseguradora global quiere introducir a todos los empleados en el tema de la analítica de datos en el sector de los reaseguros y contribuir así a la transformación digital. El nivel de conocimientos y experiencia práctica de los empleados en el ámbito de los datos es muy heterogéneo.

Solución

Se diseña un plan de estudios personalizado para el análisis de datos con sus correspondientes fases de desarrollo. Una formación basada en la web (WBT) sirve de curso básico para familiarizar al mayor número posible de empleados con el análisis de datos como tema y contextualizarlo con su trabajo diario. Los ejemplos relacionados con la industria y las interacciones variadas durante la transferencia de conocimientos maximizan la transferencia didáctica en línea. Los temas se dividen en 10 módulos flexibles.

Resultado

Una formación en línea de 90 minutos sobre el análisis de datos en el sector de seguros y reaseguros ofrece contenidos de análisis de datos fáciles de entender en un contexto general y en relación con su trabajo diario. Los futuros elementos de formación del plan de estudios se basarán en la formación básica en línea.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

Nuestros casos prácticos

- Obtenga información aún más detallada sobre los proyectos de nuestros clientes -

Cocina inteligente con Thermomix

Cocina inteligente con Thermomix

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Estudio de caso AI en Munich Re

Operaciones de datos en Munich Re

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Conocimientos de datos e IA

Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA

Blog

Descubra artículos profesionales sobre datos e inteligencia artificial, así como las últimas noticias del sector.

Seminarios en línea

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Libro Blanco

Obtenga más información sobre el uso de los datos y la IA en su sector con nuestros libros blancos, estudios de casos e investigaciones.

Análisis continuo del surtido a través de una aplicación web en el comercio de herramientas

Análisis continuo del surtido a través de una aplicación web en el comercio de herramientas

Análisis continuo del surtido a través de una aplicación web en el comercio de herramientas

Con la ayuda de una herramienta de análisis interactiva, el proceso de ajuste del surtido de un distribuidor de herramientas podría simplificarse y acelerarse considerablemente.

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El complejo proceso de limpieza de surtidos puede realizarse en pocos minutos
Z

El prototipo combina la calidad de señales de demanda heterogéneas procedentes de distintos mercados

El prototipo combina la calidad de señales de demanda heterogéneas procedentes de distintos mercados

Desafío

El surtido en constante crecimiento de un minorista de herramientas debe revisarse periódicamente teniendo en cuenta diversos criterios. Entre ellos figuran, por ejemplo, la eliminación de productos con escasas ventas y las restricciones de espacio de almacenamiento y publicidad. Hay muchas interdependencias entre los distintos productos que deben tenerse en cuenta a la hora de racionalizar el surtido.

Solución

La información relevante sobre la gama de productos se presenta al usuario de forma sencilla y clara en una aplicación web. Mediante controles deslizantes y casillas de verificación se pueden activar diversos criterios y lógicas empresariales para el ajuste del surtido y comprobar su influencia.

Resultado

Con la ayuda de la solución, el ajuste del surtido puede reducirse a unos minutos. El proceso puede realizarse completamente en la aplicación web y ya no es necesario crear evaluaciones en Excel, por ejemplo.

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Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

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Optimización de la producción en el sector textil

Optimización de la producción en el sector textil

Optimización de la producción en el sector textil

Recomendar volúmenes de producción evaluando el riesgo de las señales de la demanda en mercados muy volátiles de la industria de la moda.

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La cantidad total para la producción de artículos podría aumentarse en 43 % sin alcanzar un riesgo residual mayor que antes.

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El prototipo combina la calidad de señales de demanda heterogéneas procedentes de distintos mercados

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El prototipo de carga de nivel está integrado en un paquete R bien documentado

Desafío

Un fabricante y minorista de moda alemán tiene que hacer frente a la dinámica demanda de sus artículos en un sector tan volátil como el de la moda. En la industria de la moda, la volatilidad de la demanda es un problema aún mayor debido a los plazos de producción y transporte comparativamente elevados. El riesgo financiero de la sobreproducción debe limitarse a 1%. Hay que integrar las señales de demanda de diferentes mercados que difieren en la calidad de las previsiones.

Solución

Se identifican los artículos de bajo riesgo que tienen una alta probabilidad de futuros pedidos reales y recomiendan un inicio temprano de la producción. Al adelantar la producción de artículos seguros, la capacidad liberada de la fábrica podría utilizarse para producir artículos de riesgo más adelante, cuando las señales de demanda sean más fiables. Se aplican algoritmos de aprendizaje automático utilizando señales históricas de demanda, cantidades de producción y atributos de los artículos.

Resultado

Existe un paquete R desarrollado que recomienda artículos específicos y cantidades correspondientes para todas las fábricas mediante la evaluación de sus riesgos individuales y el cálculo de una parte de la señal de demanda inicial que se cubre con un alto grado de certeza.

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Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

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