Dashboard Predictivo

¿Qué es el Dashboard Predictivo?

Es un Sistema que despliega datos productivos en tiempo real y predice fallos, combinando información operacional generada por activos críticos, históricos de mantenimiento e información de contexto para mejorar la fiabilidad y el rendimiento de equipos de manufactura.

La información presentada en el Dashboard es producto de aplicar Minería de Datos, en particular de un análisis predictivo, que básicamente consiste en la extracción de información existente en un contenedor de datos y su utilización para predecir tendencias y patrones de comportamiento, se fundamenta en la identificación entre variables en eventos pasados para luego explotar dichas relaciones y predecir posibles escenarios futuros.

El Dashboard Predictivo aplica en los siguientes rubros:

● Minería

● Hidrocarburos

● Prevención de Riesgos

● Energía

● Recursos Naturales

● Servicios Financieros

● Telecomunicaciones

● Entre otros

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PROYECTO MINERA CODELCO ANDINA - CHILE

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Beneficios

Reducir las paradas no programadas.

Reducir costes de mantenimiento.

Mejorar la garantía de los productos.

Reducir el coste de inventario.

Extender la vida de los activos.

Mejorar la producción y calidad de los productos.

Mejorar las planificación de mantenimiento.

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Utiliza Técnicas de Machine Learning

El sistema utiliza técnicas de Machine Learning orientadas a la clasificación de datos, ya que se desea determinar si los datos presentes, sus derivados y agregados presentan una tendencia hacia un funcionamiento anómalo. Por lo tanto, entre el universo de técnicas que se puede utilizar para dar respuesta a un problema en particular usamos:

● Regresión lineal

● Regresión avanzada (SVR, GPR)

● Árboles de decisión

● Redes neuronales

● Support vector machines

● Naive Bayes

● Nearest neighbors 



¿Qué Herramientas usamos?

La combinación de herramientas depende del tipo de preguntas que el cliente desea responder, y la disponibilidad de datos que se tenga, normalmente, el stack de aplicativos son:

● Rapidminer / Weka: Para las etapas de diseño y prototipos a realizar por el equipo de analistas.

● Tensorflow / Apache Mahout: Bibliotecas de machine learning para las etapas de desarrollo y producción.



¿Cómo es la implementación de un Proyecto?

La implementación de un proyecto a nivel general cumple las siguientes etapas:

● Comprensión del negocio y del problema que se quiere resolver.

● Levantamiento de información en terreno.

● Determinación, obtención y limpieza de datos necesarios.

● Creación de modelos matemáticos.

● Validación, comunicación: de los resultados obtenidos.

● Integración de los resultados en un sistema transaccional o similar.



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