Detección y prevención de defectos

Caso de negocio de Ciencia de Datos – Sector Manufactura

Contexto

La detección y prevención de defectos en la línea de producción de una fábrica es una tarea fundamental ya que, entre muchos otros beneficios, incrementa la velocidad de producción, disminuye los costos y pérdidas por materiales estropeados.

Gracias a Cortana Intelligence Suite de Microsoft y la implementación de Inteligencia Artificial, es posible crear un análisis avanzado de datos y  desarrollar un modelo para predecir y detectar errores de producción.

Detección y prevención de defectos
Requerimientos

Vitro deseaba implementar un mecanismo de detección y prevención de defectos para incrementar la productividad y disminuir la tasa de productos defectuosos que causaran merma de materias primas en la línea de producción.

Su objetivo era mejorar sus procesos para reducir costos, tiempo y esfuerzo de la línea de producción en la planta, identificando los errores que requerían atención anticipando la aparición de defectos del producto.

Cliente
VITRO es la principal productora de vidrio en México con presencia mundial, líder de la industria gracias a su constante innovación tecnológica.
Reducir la merma de materias primas al evitar que lotes de producción presenten defectos.
Generar mecanismos de alerta para anticiparse a la posible aparición de defectos.
Identificar los errores de manufactura para corregirlos y evitarlos en el futuro.
Solución
Ciencia de Datos

Solución DD&P - Detección y Prevención de Defectos

Con la implementación de ciencia de datos, acompañada de Inteligencia Artificial, se logró la detección de defectos de manera predictiva.

Gracias al análisis de información histórica se localizaron patrones que ayudaron a evitar elevados de merma derivados de productos con defectos.

Beneficios

Generación de alertas con hasta 24 horas de anticipación antes de que ocurra un defecto en la línea de producción.

Identificación de las variables clave afectando el proceso de producción y causando el defecto.
Reducción del tiempo en recolección de información de semanas a minutos.