Manifiesto de datos útiles para un futuro competitivo
Hoy en día, la competitividad depende de la capacidad de hacer un uso inteligente de los datos generados por sus activos. Este manifiesto encarna nuestro compromiso de transformar estos datos en impulsores del rendimiento sostenible.
1. REUNIR - para revelar el potencial
El primer paso hacia un futuro competitivo comienza con la recopilación de datos de sus instalaciones. Cada sensor, cada sistema, cada edificio genera información valiosa.
Ejemplos concretos:
- CentraleSupélec: creación de un gemelo digital del edificio para crear un repositorio de datos de calidad, base de la optimización energética
- SOA (Sud-Ouest Accouvage): captura de datos visuales para el sexado in vivo de huevos de pato, con 150 imágenes por huevo analizadas en 42 segundos.
- Industria 4.0: recuperación de datos de múltiples fuentes (GMAO, ERP, MES, sensores, laboratorio, supervisión) para alimentar modelos predictivos.
- Caso de uso de IA en producción: recopilación de datos sobre las fases de mezclado, conformado y secado para predecir la aparición de defectos de calidad.
2. VER - para revelar la situacion actual
Le ofrecemos total transparencia sobre sus instalaciones. Gracias a la visualización en tiempo real del consumo de energía y la utilización del espacio, tendrá una visión clara e inmediata de sus operaciones.
Ejemplos concretos:
- Campus CentraleSupélec: gafas de realidad aumentada y alarmas BMS integradas en la maqueta digital para el uso visual de los datos.
- Aparcamientos inteligentes: sistemas capaces de contar pasajeros a la entrada, identificar vehículos eléctricos y fomentar el coche compartido con una precisión del 98%.
- Equans Hypervision: plataforma web interconectada con los sistemas de información para visualizar los indicadores de rendimiento y ajustar las operaciones.
3. COMPRENDER - para tomar mejores decisiones
Analizamos sus datos para detectar obstáculos operativos, revelar ineficiencias e identificar oportunidades.
Ejemplos prácticos:
- Mantenimiento predictivo en Safran: análisis de vibraciones para anticipar las averías de los motores, con un ahorro estimado de 30 000 euros al año.
- Control de calidad en IN Groupe: detección de defectos invisibles en hologramas de pasaportes mediante visión artificial.
- Preparación de datos: el 80% del tiempo dedicado por los científicos de datos se dedica a comprender y limpiar los datos para garantizar que puedan utilizarse.
- Análisis exploratorio de datos (AED): normalización y automatización del análisis estadístico para cualificar los datos antes de modelizarlos.
- Aprendizaje automático: segmentación de comportamientos, detección de señales débiles, simulación de escenarios para optimizar procesos industriales.
4. ACTUAR - para transformar de forma sostenible
Actuamos aplicando medidas de mejora específicas, reprogramando los sistemas y optimizando las operaciones.
Ejemplos concretos:
- Optimización energética en CentraleSupélec: reducción del 14% en el consumo de HVAC, del 28% en las unidades de tratamiento de aire y del 30% en la producción de agua caliente y refrigerada, con un retorno de la inversión en 1 año.
- Inspección industrial: reducción del 15-30% de las tasas de rechazo gracias a la detección automatizada de defectos en las líneas de producción.
- Movilidad sostenible: predicción de la autonomía de los autobuses para optimizar las rutas.
- IA en producción: predicción en línea de defectos de calidad y explicabilidad de las causas para reducir las pérdidas
Resultados mensurables para un impacto tangible
80 %
reducción del tiempo dedicado a buscar aparcamiento gracias al aparcamiento inteligente
ROI < 1 año
para determinados ladrillos de IA aplicados al rendimiento energético o la calidad industrial