Desarrollo de Modelos Predictivos de ML para Manufactura

El desarrollo de modelos de ML para manufactura es diferente del trabajo típico de ciencia de datos. Los datos provienen de sensores, historiadores y sistemas SCADA en lugar de bases de datos. La ingeniería de características requiere conocimiento del dominio de la física de los procesos. Los modelos a menudo necesitan ejecutarse en el edge con capacidad de cómputo limitada. Y el costo de una predicción errónea — una parada innecesaria del equipo o una falla no detectada — se mide en tiempo de producción, no en tasas de clics.

Lo que entregamos

Construimos pipelines de ML de extremo a extremo para casos de uso en manufactura: mantenimiento predictivo, predicción de calidad, optimización de rendimiento y modelado de consumo energético. Nuestros ingenieros comprenden tanto las dimensiones de ML como las de ingeniería de procesos. Los modelos se despliegan en hardware edge o plataformas en la nube con pipelines de monitoreo que detectan la deriva de datos y la degradación en la precisión de las predicciones — activando el reentrenamiento antes de que el rendimiento caiga a un nivel que afecte las operaciones.