Industria
Aprovecha los datos que tus operaciones ya generan.
Despliega en un solo servidor, encuentra la señal enterrada en años de datos operativos y pasa a la acción en cuestión de días.
Rápido por naturaleza
De los datos en bruto a un modelo operativo en días.
Los datos no se mueven
On-premise o en nube privada. Los datos de producción y de sensores nunca salen de tu infraestructura.
Pensado para grandes volúmenes
Procesa miles de millones de lecturas de sensores al día en un servidor estándar.
Nuestro enfoque
Hecho para lo que la industria necesita de verdad.
Funciona en tu infraestructura, on-premise o en nube privada, se despliega en días y se conecta de forma nativa a los sistemas de producción, ERP e historiadores que ya utilizas.
Anatella | Motor de preparación de datos
Conecta cualquier fuente
Sensores, PLC, historiadores, ERP y registros de producción, en el formato en que ya estén.
Limpia y cruza todo el volumen
Miles de millones de filas de datos en formatos mixtos, agregadas y conciliadas sin muestreo.
Un pipeline, un servidor
De los archivos en bruto a un conjunto de datos listo para modelar, sin herramienta ETL aparte ni clúster.
Modeler / Motor predictivo
Selección automática de variables
Miles de variables candidatas, reducidas a las que de verdad predicen el resultado.
Los algoritmos compiten y las matemáticas deciden
Se comparan varios modelos entre sí y se elige el mejor con criterios estadísticos.
Drift Report integrado
Avisa cuando un modelo pierde precisión porque cambian las condiciones, antes de que provoque una mala decisión.
SOLUCIONES
Así funciona en producción.
El 94 % de los fallos previstos con 30 minutos de antelación
Mantenimiento predictivo desplegado en menos de una semana en una línea de producción aeroespacial que opera 24/7.
Un 97 % de precisión en defectos, clasificados en menos de 12 segundos
AGC asigna en tiempo real los defectos del vidrio detectados por escáner láser al cliente adecuado.
Un 98 % de precisión al predecir fallos de motor en camiones
SANY detecta un fallo de motor en menos de una hora, a partir de 355 variables de sensores.
1,3 M€ más de ingresos y 19,6 M€ en reparaciones evitadas
GX Labs predice los fallos de bombas en 5000 pozos remotos, antes de que el pozo se pare.
Más de 1400 sensores modelados en cada prueba de estrés de baterías
Volvo identifica qué variables degradan las baterías de vehículos eléctricos bajo choque térmico.
Problemas resueltos
Lo que los fabricantes resuelven con TIMi.
La señal se pierde en el ruido
Las señales críticas se pierden entre terabytes de logs, lecturas de sensores y registros de producción.
Decisiones que llegan tarde
Para cuando una anomalía aparece en un informe, el coste ya es inevitable.
Modelos que se alejan de la realidad
Un modelo ajustado a una condición pierde precisión sin que se note cuando cambian el proceso, la temporada o el entorno.
Datos en silos por equipo
Mantenimiento, calidad e ingeniería tienen cada uno sus propios datos, modelados por separado o directamente sin modelar.
FAQ
Preguntas frecuentes.
¿Para qué se usa TIMi en la industria manufacturera?
Los fabricantes usan TIMi para predecir fallos de equipos antes de que ocurran, clasificar defectos de producción en tiempo real y acelerar las pruebas de I+D. Entre los despliegues están Safran (mantenimiento predictivo en producción aeroespacial), AGC (clasificación de defectos en la fabricación de vidrio), Sany (predicción de fallos de motor en camiones mineros), GX Labs (predicción de fallos de bombas en pozos petrolíferos) y Volvo (I+D de baterías para vehículos eléctricos).
¿Qué hace TIMi cuando un modelo pierde precisión con el tiempo?
El Drift Report integrado en TIMi avisa cuando cambia la precisión de un modelo. Es lo que ocurrió en Sany, cuando un modelo entrenado en verano se degradó en invierno: los ingenieros pudieron entonces desplegar modelos específicos para cada temporada.
¿Puede TIMi predecir fallos de equipos sin añadir sensores nuevos?
Sí. Para Safran, TIMi creó un modelo de mantenimiento predictivo usando solo los datos de producción existentes, sin sensores nuevos, y detecta el 94 % de los fallos con 30 minutos de antelación.
¿Puede TIMi ejecutarse on-premise en un despliegue industrial?
Sí. TIMi se ejecuta on-premise o en nube privada, en servidores estándar, incluso en emplazamientos remotos como los pozos petrolíferos que opera GX Labs.
¿Puede TIMi trabajar con datos de sensores ruidosos o poco fiables?
Sí. Para AGC, TIMi modeló la dinámica térmica de un horno a 1400 °C, donde los sensores físicos se degradan y generan datos ruidosos que las herramientas tradicionales no pueden procesar.
¿Cuántos datos de fabricación puede procesar TIMi?
Para Safran, TIMi procesó 10 000 millones de filas de datos de producción, de las que menos del 0,5 % correspondían a una avería real, para encontrar la señal de fallo.
COMPRUÉBALO TÚ MISMO
No te fíes solo de nuestra palabra.
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