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ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data. En este post se presentan algunos proyectos desarrollados por ITELLIGENT en diversos sectores de la Industria 4.0 y con soluciones óptimas en su aplicación:

ENERGÍA

CLIENTE Empresa eléctrica

OBJETIVO Inteligencia de mercado y fidelización de clientes.

Imaginemos un proyecto realizado para multinacional de generación y comercialización de energía. El objetivo del proyecto ha sido la generación de inteligencia a partir de los datos obtenidos de contadores inteligentes de los consumidores. Este proyecto ha presentado diversos retos:

• Hibridación de los datos de los contadores inteligentes con otros datos relevantes (ej. datos meteorológicos).
• Generación de modelos de inteligencia artificial para entender y predecir los consumos. Gestión de grandes volúmenes de datos utilizando técnicas de big data.
• Obtención de inteligencia explotable por el cliente.

ARTES GRÁFICAS

CLIENTE Taller de Artes Gráficas

OBJETIVO Mejora de la operativa del taller

En este proyecto se creó un sistema de planificación de operaciones, reactivo para un taller de artes gráficas. El sistema parte de un modelo flexible del taller que se actualiza de forma automática a partir del sistema de monitorización del taller y utiliza distintos algoritmos de inteligencia artificial para dado un objetivo de producción (ej. reducir el numero de trabajos con retraso respecto a su fecha de entrega), proponer el plan de producción que optimice dicho objetivo.

El sistema dispone de un interface visual, basado en gráficos de Gantt interactivos, que permite al jefe de taller interactuar de forma fácil con el sistema y reaccionar de forma efectiva ante los cambios que el día a día impone en un taller.

DISTRIBUCIÓN

CLIENTE Distribuidora de alimentos

OBJETIVO Entender y predecir la demanda y mejorar el esfuerzo comercial

Sistema que permite entender y predecir la demanda de un gran numero de puntos de consumo, con una importante componente geoespacial (los consumos en puntos de venta cercanos son parecidos) y a partir de dicho sistema se ha desarrollado un sistema de decisión para optimizar el esfuerzo comercial de la fuerza de venta, de forma que el responsable comercial pueda optimizar el uso de su fuerza de venta y a la vez la fuerza de venta disponga de la información (inteligencia comercial) para determinar que productos ofrecer a cada punto de venta de forma que se maximicen los beneficios y los argumentos asociado a dichas opciones (ej. El consumo de producto A va a subir por la proximidad del verano o de un festivo).