Anticipación de fallas
Los modelos entrenados con el historial ayudan a señalar condiciones que preceden a fallas conocidas.
Plataformas Digitales
Camális
Análisis predictivo para el seguimiento de la condición de activos industriales
Utilice el historial de la planta para identificar patrones, predecir comportamientos y apoyar diagnósticos operativos con modelos entrenados con sus propios datos.
Contexto
El desafío
Las plantas industriales acumulan años de datos que rara vez se utilizan más allá de una consulta puntual de tendencia. Al mismo tiempo, gran parte del trabajo de diagnóstico depende de la experiencia de unos pocos especialistas.
Camális estructura este historial y permite convertir el conocimiento de los especialistas en modelos y reglas que se ejecutan de forma continua.
Beneficios
Lo que su operación gana con Camális
Identificación de patrones
Comportamientos que pasan desapercibidos en el análisis aislado aparecen cuando los datos se tratan en conjunto.
Aprovechamiento del historial
Los datos ya registrados adquieren uso analítico, con conjuntos de datos organizados y etiquetados.
Modelos predictivos
Predicción de estados y condiciones operativas con base en las variables monitoreadas.
Menos análisis manual
Las verificaciones repetitivas pasan a ser realizadas por los modelos, señalando solo lo que se desvía de lo esperado.
Destacado
De los datos crudos a un conjunto de datos utilizable
Antes de cualquier modelo, la base necesita estar organizada. Camális ofrece capacidades de etiquetado, clasificación y construcción de conjuntos de datos industriales, un paso que suele determinar la calidad del resultado.
- Etiquetado y clasificación de datos
- Construcción y gestión de conjuntos de datos
- Registro del conocimiento de los especialistas como reglas
Destacado
Diagnósticos que llegan al equipo de operaciones
Los resultados de los modelos se presentan como diagnósticos y recomendaciones, en un lenguaje cercano al de la operación, junto con el monitoreo de indicadores críticos.
- Detección de anomalías y tendencias
- Monitoreo de indicadores críticos
- Generación de diagnósticos y recomendaciones
Recursos
Funcionalidades principales
Modelos de Machine Learning
Desarrollo y ejecución de modelos aplicados a variables operativas.
Conjuntos de datos industriales
Construcción, etiquetado y gestión de las bases de datos utilizadas para entrenar los modelos.
Detección de anomalías
Identificación de patrones, tendencias y comportamientos fuera de lo esperado.
Diagnósticos y recomendaciones
Traducción de los resultados analíticos en orientaciones aplicables a las rutinas diarias.
Otras funcionalidades
- Predicción de estados y condiciones operativas
- Monitoreo de indicadores críticos
- Desarrollo de modelos predictivos
Aplicación
En la práctica
Camális recibe los datos históricos y actuales de la operación, ejecuta los modelos definidos junto con el cliente y pone los resultados a disposición como diagnósticos, predicciones e indicadores monitoreados por el equipo técnico.
Valor para el negocio
Por qué Camális puede ser importante para su empresa
El conocimiento sobre el comportamiento de la planta suele estar concentrado en pocas personas. Registrar este conocimiento en modelos y reglas hace que el diagnóstico dependa menos de la disponibilidad individual y permite usar de forma sistemática el historial de la operación.
¿Quiere usar el historial de su planta para anticipar problemas?
Converse con el equipo de IDUS sobre los datos disponibles en su operación y los modelos que vale la pena aplicar.
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