Solución

A través del nivel Know conseguimos que la máquina trabajara siempre en su estado óptimo.

Como lo hicimos

Estudiamos los parámetros de máquina para ver cómo afectan a la producción y preparamos el módulo para que le dijese al operario cómo ajustar la máquina para obtener mejores resultados haciendo que la producción alcanzase el nivel productivo deseado al menor coste energético.

En empresas del sector industrial es habitual que se realicen cambios en composiciones de materias primas, tamaños, formatos, temperaturas externas, humedades, etc.

Para un ajuste óptimo de una máquina/proceso se necesita conocer la influencia que ejercen gran cantidad de variables y los operarios o gestores de proceso no pueden procesar tal cantidad de información ni todas las posibles combinaciones.

Aplicaciones para otros clientes

Este es un caso específico para máquinas del sector de atomizadores, pero es extrapolable a otros campos como procesos de venta, logística o sistema de control de calidad entre otros.

En la actualidad en el ámbito industrial la gran mayoría de sistemas de control utilizan PIDs para llevar a las máquinas al punto de funcionamiento deseado. Esto es un sistema reactivo que necesita observar el resultado actual del proceso para poder reajustar las variables de control.

Sin embargo, nuestro sistema basado en IA puede predecir el comportamiento del sistema antes de que se observe una desviación en el resultado por lo que el ajuste pasa a ser predictivo. El sistema aprende de los datos de proceso y es capaz de gestionar muchas más variables que un control PID.

Además, entre esas variable pueden incluirse variables no procesables por máquina como: nombre de proveedor de la materia prima, calidad de los componentes, nivel de desgaste del sistema, predicciones meteorológicas, etc.