PROMIND

PROMIND aporta un amplio abanico de modelos matemáticos con los que materializar el conocimiento sobre la dinámica de la planta en modelos científicos y no en reglas empíricas.

Entender adecuadamente el funcionamiento de los procesos clave.
Sugerir de forma objetiva los parámetros adecuados de funcionamiento.
Comparar la situación del sistema en real con la esperada y sugerir ajustes que retornen el modo de funcionamiento a las condiciones óptimas.
Experimentar con el sistema en espacios no convencionales de funcionamiento, de forma que se puedan sugerir mejoras que disparen de forma radical la capacidad del proceso.

Tecnologías empleadas y conceptos clave

Arquitectura orientada a servicios (SOA)
Procesamiento distribuido
Conectividad total (OPC)
Actuadores de proceso
Machine Learning
Aprendizaje automático
Aprendizaje de máquinas
Sistemas predictivos
Simulación de procesos
Sistemas 4.0
Big Data

Referencias de implantación:

DELPHI, industria química.

Esta fábrica necesitaba entender cómo funciona su proceso productivo para reducir el consumo de recursos durante el proceso sin perjudicar los parámetros de calidad del producto. Solución aportada: Implantación de Promind como sistema de aprendizaje automático que identifica las variables más significativas del proceso productivo en el resultado de los parámetros de calidad del producto y en el rendimiento del proceso. Generación de utilidades prácticas para la regulación asistida del proceso para una fabricación más eficiente, reduciendo los recursos consumidos manteniendo los parámetros de calidad dentro de los rangos requeridos y reduciendo su variabilidad.