Evita los riesgos de contaminación mediante modelos predictivos

Contexto

Nuestro cliente es una empresa química austriaca y uno de los mayores productores de polietileno (PE) y polipropileno (PP), con operaciones en Bélgica, Europa Central (Austria y Alemania), Finlandia y Suecia.

Desafío

Nuestro cliente quería implantar una solución que recogiera datos de varias líneas de producción para predecir los orígenes de la contaminación con el fin de evitar el desperdicio de la producción. El objetivo general era aprovechar todo el potencial de los datos no utilizados anteriormente. Los equipos en línea generaban imágenes cuando se producía algún tipo de contaminación en la línea de producción, pero los técnicos de laboratorio tenían que investigar manualmente estas imágenes con un microscopio para determinar el origen de la contaminación.

Enfoque

- Garantizar el reconocimiento y la descodificación de las imágenes en tiempo real para extraer datos que alimenten los modelos. - Construir modelos predictivos, con capacidades de auto-aprendizaje, para predecir el origen de la contaminación. - Entregar informes avanzados de defectos con una aplicación web, que permita intervenir en la línea de producción en tiempo real cuando se produzca una contaminación.

Resultados clave

Beneficios

Nuestro cliente obtuvo información en tiempo real sobre el origen de la contaminación, de modo que ahora es posible tomar medidas correctivas incluso durante el proceso de producción. Además, puede evitar el hecho de desechar lotes enteros de productos contaminados al identificar solo los que están comprometidos. Toda la información sobre los defectos se centraliza en un único informe avanzado, lo que permite cotejar automáticamente los defectos con las máquinas para evitar las paradas del proceso de producción.

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