Lo que necesitas saber sobre
Producción
Digitalización de flujos de producción, control de procesos de manufactura, trazabilidad, aseguramiento de la calidad y mucho más.
Anatomía de un caso práctico de optimización de inventario
Este artículo presenta un caso práctico real, que demuestra el valor de la optimización bajo incertidumbre. Enfrentados al clásico dilema entre costes de inventario y nivel de servicio, aplicamos una metodología que combina un gemelo digital, simulación de Montecarlo y un optimizador de caja negra. Los resultados cuantificables incluyen una reducción del 18% en los costes totales de inventario, un aumento de 4.2 puntos en el nivel de servicio y una liberación del 25% del capital inmovilizado.
El motor de la resiliencia: optimizadores de caja negra para la fábrica inteligente
En nuestro viaje hasta ahora, hemos dado dos pasos gigantescos. Primero, aceptamos que la predicción perfecta es un mito y que la verdadera meta es la resiliencia. Segundo, aprendimos a modelar la incertidumbre, usando la Simulación de Monte Carlo para crear un mapa detallado de miles, o incluso millones, de futuros posibles para nuestra fábrica.
Ahora nos encontramos ante un mapa increíblemente rico, pero también abrumador. Tenemos un millón de resultados posibles para cada decisión que tomemos. La pregunta es obvia: ¿cómo elegimos la mejor?
Más allá de la predicción: cómo modelar la incertidumbre y tomar decisiones robustas
Deja de buscar una única respuesta y empieza a prepararte para miles de futuros posibles.
En nuestro anterior artículo, La Trampa del Forecast Perfecto, nos planteamos una nueva pregunta: «¿Cuál es la mejor decisión que puedo tomar hoy, sabiendo que pueden ocurrir miles de escenarios diferentes mañana?»
Fantástico. Pero, ¿cómo empezamos a responder a eso? Suena abstracto, casi filosófico. La respuesta es que el primer paso consiste en tratar la incertidumbre no como un enemigo al que temer, sino como una variable que podemos describir, medir y, en definitiva, modelar.
La trampa del forecast perfecto: por qué tu predicción siempre falla y el machine learning no es la solución que esperabas
Deja de perseguir una bola de cristal y empieza a construir una operación industrial a prueba de futuro.
Es lunes, 8 de la mañana. Revisas tu dashboard. El OEE está en verde, el plan de producción de la semana está cerrado y el flamante modelo de machine learning que habéis implementado predice una demanda estable. Por fin, piensas, todo está bajo control.
A las 10:15, suena el teléfono. Tu proveedor principal de un componente crítico en Francia acaba de sufrir un retraso. La producción se detendrá en 48 horas. De repente, el forecast perfecto de hace dos horas no sirve absolutamente para nada.
JSON Schema y su papel en la digitalización de documentos
En el ámbito industrial, todos los procesos de fabricación e items se encuentran documentados. En este blog presentamos los beneficios que tiene el uso del estándar JSON Schema y la potencia de esta tecnología integrándose con la librería Formly para visualizar y gestionar paperless y evitar grandes volúmenes físicos de papel.
Potenciando la Automatización con Agentes IA, LLM y sistemas RAG
La automatización de procesos ha evolucionado desde simples sistemas que replican tareas humanas repetitivas hasta soluciones avanzadas que utilizan inteligencia artificial (IA) para manejar flujos de trabajo complejos. Los agentes de IA, modelos LLM y sistemas RAG, están transformando la digitalización de procesos empresariales complejos. Descubre sus ventajas.
Digitalización de procesos de manufactura dirigida por datos
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Digitalización de procesos: fases y tareas clave
La digitalización de procesos de producción en una industria manufacturera es una tarea compleja que requiere una planificación meticulosa y una ejecución precisa. Cada fase del proyecto es crucial para asegurar una transformación exitosa y sostenible.
Cálculo del OEE en Industria 4.0 sobre líneas semiautomatizadas
La Eficiencia Global de los Equipos (OEE) es un indicador ampliamente utilizado en la industria para medir la eficiencia con la que los recursos son usados para la producción. No obstante, tradicionalmente se aplica sólo para puestos de trabajo automatizados. ¿Qué hacer en líneas semiautomatizadas en entornos 4.0?
Trazabilidad y aseguramiento de la calidad con Deep Learning
El aseguramiento de la trazabilidad o la calidad de los productos es uno de los objetivos más importantes y a veces más complicados de acometer durante el proceso de producción de cualquier compañía. Exploremos el papel del Deep Learning en la trazabilidad y el aseguramiento de la calidad.