CREANDO CULTURA DE INDUSTRIA 4.0

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Carolina Lagos Montes
hace 6 años
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1 CREANDO CULTURA DE INDUSTRIA 4.0

2 EL GRUPO ZEMSANIA

SOBRE NOSOTROS +1.200 PROFESIONALES + 2.

3 SOBRE NOSOTROS PROFESIONALES PROYECTOS Y CONTRATOS DE SERVICIOS PROFESIONALES OPERACIONES EN 8 PAÍSES EMEA y AMÉRICA

4 OCOHO DIEZ MARCAS COMERCIALES PROPIAS Cobertura 360º a las necesidades de nuestros clientes

5 UN PORTAFOLIO COMPLETO

6 PORTAFOLIO DE PLATAFORMAS Y SOLUCIONES Amplia cobertura a las necesidades de nuestros clientes Industria 4.0 Alineado con logística 4.0 Transformación Digital Big Data IoT Innovaciones para el futuro Monitorizar la producción Integración Vertical y Horizontal Flexibilidad Producción individualizada Eficiencia en la producción Maximizar el retorno de la inversión y el EBITDA Nuevos problemas: Integración Vertical Integración Horizontal

7 INTEGRACIÓN HORIZONTAL Ejemplo, en la Planta Industrial Máquina Herramienta Robótica Ciberseguridad Big Data Analytics Impresión 3D IoT Cloud Industrial Automatización Industrial Inteligencia Artificial FACTORÍA INTELIGENTE RED DE OBJETOS INTELIGENTES Fuente: Industrie4.0:The Fourth Industrial Revolution based on Smart Factories; Professor Wolfgang Wahlster; CEO of DFKI (Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial)

8 INTEGRACIÓN VERTICAL Ejemplo, en la Planta Industrial ERP Corporativo +

9 EJEMPLO INTEGRADO VERTICAL - HORIZONTAL PLM ERP planificación MES Change Management Logistics entrega analyzing diseño programación Cambios BigData Cloud Set-Up Operation Design Information Backbone Engineering Vertically integrated and correlated information Disassembly mantenimiento ahorro reportes Maintenance Resource Control Customer

10 NUESTRA PROPUESTA PARA EMPEZAR CON LA INTEGRACIÓN Y CREANDO CULTURA 4.0 BIG DATA - ANALYTICS

11 BIG DATA - ANALYTICS UN ECOSISTEMA MUY AMPLIO!! IN2 - Confidencial 11

12 CÓMO EMPEZAMOS? CÓMO CREAMOS CULTURA 4.0

13 POR QUÉ CREANDO CULTURA 4.0 Tres razones!! 1. HAY POCAS REALIDADES 4.0 ENCUESTA McKINSEY Febrero 2017, USA Percepción de la penetración digital por industria % de respuestas De momento poco impacto en el desarrollo económico de las empresas Pero, se prevé un avance con implicaciones muy significativas en ingresos, beneficios y oportunidades PARA ACELERAR, SE NECESITA PRINCIPALMENTE TRANSFORMAR PROCESOS Y ROLES, CAMBIANDO LA ACTUAL CULTURA

14 POR QUÉ CREANDO CULTURA 4.0 Tres razones!! 2. EL CAMBIO CULTURAL ES IMPORTANTE, PUES AFECTARA A: Productividad Generación de Ingresos y Beneficios Empleo nuevos roles nuevas especialidades Crecimiento de las Inversiones IN2 - Confidencial 14

15 POR QUÉ CREANDO CULTURA 4.0 Tres razones!! 3. EL CAMBIO CULTURAL AYUDA A: Desarrollo del conocimiento y las competencias Fomenta la colaboración multidisciplinar Desarrolla nuevas habilidades Ayuda a avanzar en las estrategias 4.0 IN2 - Confidencial 15

16 ITINERARIO PROPUESTO BIG DATA - ANALYTICS

17 PLAN ESTRATÉGICO PLAN OPERATIVO LISTA DE OBJETIVOS

20 INDICADORES (KPIs) MÉTRICAS VALORES DE REFERENCIA

23 LOS DATOS DÓNDE ESTÁN?

Cuáles son los mercados y segmentos de la industria en los que opera la Compañía? Cuáles son los productos o servicios con los que opera habitualmente la Compañía?

24 Cuáles son los mercados y segmentos de la industria en los que opera la Compañía? Cuáles son los productos o servicios con los que opera habitualmente la Compañía? Cuáles son aquellas fuerzas externas, entidades y aspectos del entorno (presiones, barreras,...) en que se mueve la Compañía y que debemos tener en cuenta para poder alcanzar sus objetivos? Cuáles son las Actividades de Valor que tiene que desempeñar la Compañía para ser competitiva en el mercado? Cuáles son los Clientes y segmentos de los mismos que compran o son servidos por la Compañía? Cuáles son sus legítimas expectativas? Cuáles son las Funciones y Unidades de la Organización que desempeñan un papel clave en los procesos de negocio de la Compañía? Cuáles son aquellas entidades (terceras partes) con las que mantenemos relaciones que nos ayuden a: Alcanzar nuestros objetivos de negocio Posibilitar otras oportunidades de negocio Reducir o trasladar riesgos?

25 Machine Data Gestión El Iceberg de los Datos Corporativos 1 25% Datos Tenemos un objetivo!! Hacer que los Datos Máquina sean Accesible, Usable y que Aporte Valor Cómo? Eventos Por qué? 75% 100% 2 Datos Máquina Movernos: de la Gestión de la Información basada en Datos, a la Gestión de la Información basada en Eventos Pág. 25

26 Gestión 25% Datos Eventos Cómo? Por qué? 75% Data Machine Pág. 26

27 El STV será nuestra Fuentes de Datos!!!

28 DATOS NO ESTRUCTURADOS Ejemplo

29 ELABORAR LOS DATOS EXTRAERLOS INDEXARLOS CORRELACIONARLOS

30 Inteligencia en Tiempo Real Se genera un pedido Se proceso el pedido Se genera un error Alguien llama para reclamar No hay respuesta Twitter, con comentario IN2 - Confidencial 30

31 Inteligencia en Tiempo Real IN2 - Confidencial 31

32 CADENA DE VALOR DE LOS DATOS

33 33 Transforma esto En esto

34 REPRESENTAR LOS DATOS

35 LOGO Monitorizar la industria

36 En base a: Transforma los datos, E y No E, en información útil y usable Resolver un problema que estabilice la producción y ofrezca nuevas perspectivas Difundir el éxito A través de la mejora en las operaciones, los procesos, la calidad,

37 CASO DE USO INDUSTRIA AUTOMÓVIL

38 38 ESTRATEGIA A SEGUIR EN EL PROYECTO 3 FASES Crear cultura de Analytics Crear un OBSERVATORIO, para observar comportamientos Hacerlo a través de Dashboards Mejorar las actividades observadas Crear cultura digital Formar a los nuevos roles Transformar ACTIVIDADES Transformar PROCESOS Nueva cultura 4.0 Industria 4.0 Logística 4.0

39 FASE 1 Establecer el OBSERVATORIO creando 8 Dashboards El sistema debe permitir dar ordenes a los PLCs, desde el ERP Corporativo Tomar datos de los PLCs de líneas y sublíneas, en tiempo real, para actualizar, en el ERP Corporativo, la producción realizada Es una Integración Vertical, bidireccional, entre Corporativo y Planta (IT+OT)

40 MACHINE LEARNING IS THE NEW ELECTRICITY

41 Aprendizaje Automático (Machine Learning) es la nueva revolución Aprendizaje Automático emplea datos históricos para construir modelos predictivos El objetivo es automatizar (escalar) los procesos de toma de decisiones

42 Inteligencia Artificial - Aprendizaje Automático - Aprendizaje Profundo Redes Neuronales

43 Soluciones a problemas complejos

44 Qué están haciendo los "big-players"?

45 Industria del automóvil Predicción del fallo de maquinaria Si una máquina se estropea se paraliza toda la línea Existen paradas planificadas donde se podrían sustituir Reparar antes de que fallen SOLUCIÓN MACHINE LEARNING Sensorizar para capturar datos Etiquetar datos: Menos de 1 mes para el fallo Menos de 2 meses para el fallo Más de dos meses para el fallo

46 Industria del automóvil

47 Resultado del 91% de acierto* Industria del automóvil * pero se aporta una información temporal que hace que el sistema sea casi perfecto

48 Otros casos de éxito Detección de fraude en transacciones, BBVA Data & Analytics Motor de reconocimiento de matrículas, sector seguridad Estimación de consumo energético, SolverEnergy Predicción de precio de la energía, SolverEnergy Reconocimiento facial, sector fintech Análisis de redes sociales, sector fintech Predicción de ventas y planificación de ofertas, sector consumo

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