Paso 1 — Encuadre de casos de uso

• Comprensión del proceso industrial y definición de las métricas a las que se destinará la optimización
• Refinamiento de las necesidades de los usuarios finales y definición de los casos de uso y maquetas de aplicaciones web
• Mapeo de los parámetros de producción clave que se supervisarán de cerca e identificación de los métodos avanzados de aprendizaje automático que se implementarán

Paso 2 — Desarrollo de métodos avanzados

• Concepción de un gemelo digital que requiere la monitorización de más de 100 parámetros dinámicos y estáticos
• Desarrollo de un método de aprendizaje automático personalizado para identificar y optimizar el proceso de producción y permitir la evaluación diaria del rendimiento de la producción

Paso 3 - Integración de recomendaciones

• Reemplazo de sensores defectuosos que se identificaron gracias a las funciones de monitoreo
• Pruebas de las mejoras más prometedoras del proceso de producción, como los ajustes de cantidad y tiempos de entrada
• Validación cuantitativa de las mejoras para la integración definitiva