Control del estado en el desarrollo de motores

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.

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.

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.