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Webinar gratuito dirigido a pymes industriales interesadas en un proceso de digitalización.

Esta píldora formativa describirá de forma sencilla el proceso desde la captura del dato en diferentes puntos de una fábrica, hasta el resultado final: predecir resultados o situaciones que permitan tomar mejores decisiones para la gestión, por ejemplo en el área de mantenimiento predictivo.

Todo ello porque somos conscientes de que las pymes necesitan extraer información valiosa para mejorar la gestión y tomar mejores decisiones.  Queremos ayudar a las pymes a entender los pasos básicos y ayudarles a analizar las necesidades que tienen en sus fábricas y canalizarlas hacia soluciones de digitalización,

Técnicas como la monitorización integral y el análisis predictivo de los datos posibilitan anticipar eventos en las fábricas (consumos, anomalías, gastos, ingresos…) y permiten al responsable de la gestión de los procesos (como producción, mantenimiento u operaciones), tomar decisiones con anticipación, mejorando la eficiencia, la planificación y los costes.

OBJETIVOS DEL WEBINAR

1. Brindar información útil para recorrer el camino hacia el análisis predictivo industrial
2. Exponer soluciones posibles a los desafíos y problemas que aparecen en las pymes, durante procesos de este tipo
3. Compartir experiencia e ideas de uso y valor.

DINÁMICA DEL WEBINAR

El evento busca transmitir la experiencia previa de otras empresas para que el asistente conozca el camino que debe recorrer, desde la captación del dato (monitorización y sensórica) y todos los posteriores hasta llegar a la predicción.

Idioma del webinar:  Español. La ponencia sobre análisis predictivo será realizada en inglés, con resumen de traducción, aunque todos los materiales se encuentran en español.

Se reservará un espacio de tiempo para preguntas y respuestas.

CONTENIDO

• Presentación.
• Parte 1. Monitorización como forma de captar la información de la realidad y generar la materia prima de los datos. Soluciones para diferentes tipos de procesos y naturaleza de datos. Sensores físicos y lógicos. Desafíos, dificultades y cómo resolverlos.
• Parte 2. Análisis predictivo. Recorrido por un método universal usado en otras actividades y que aplica a la industria u operaciones (OT) mediante el uso de herramienta de IA: Redes Neuronales y Machine Learning.
  Pasos del proceso con desafíos, posibles soluciones y recomendaciones en cada uno.
• Beneficios que pueden obtener las empresas de este modelo de análisis. ¿Para qué aplicar estos modelos?
• Caso de uso: Fabrick Open Banking.
• Preguntas.

DESTINATARIOS

• Responsables de procesos industriales
• Gerentes o responsables de gestión de pymes
• Integradores
• Profesionales de industria o tecnología

PONENTES

Marco Pasquinelli. Managing Partner, Head of Data Management & Analytical Processing. Codd&Date 

Niccoló Rondinelli. Senior data scientist. Codd&Date 

Luis Aguilar Sinde. Monitorización, conectividad e integración OT-IT. Metrix