Servicio performance.boost analytics, de Engel, para la extracción de información a partir de datos

performance.boost analytics, de Engel.

A medida que aumenta el grado de digitalización en el moldeo por inyección, también lo hace el volumen de datos. Los datos contienen una gran cantidad de información, pero a menudo no es reconocible a primera vista. ¿Qué dicen los datos sobre la estabilidad del proceso? ¿Cuáles son las causas de las variaciones del proceso y los problemas de calidad? ¿Qué datos son realmente relevantes?

Los científicos de datos están capacitados para responder a estas preguntas. Sin embargo, los expertos en datos internos no siempre están disponibles. Tras la inclusión del nuevo paquete “analytics” en su servicio de optimización de procesos performance.boost, Engel ofrece ahora esta experiencia como servicio.

“Nuestros científicos de datos tienen años de experiencia en el proceso de inyección, además de una formación en análisis de datos bien fundamentada. Entienden la máquina de moldeo y las tecnologías de procesamiento, y esa es precisamente la mayor ventaja de performance.boost analytics sobre otras ofertas de servicios del mercado”, explica Johannes Kilian, director de tecnologías de procesos e inyección 4.0 de la sede de Engel en Schwertberg (Austria).

Los científicos de datos de Engel analizan sistemáticamente los datos disponibles para cada aplicación, procesan visualmente los resultados y elaboran recomendaciones concretas. Por ejemplo, para aumentar la eficiencia de la producción o reducir la tasa de rechazo.

Si los rechazos se identifican demasiado tarde y no se encuentra la causa raíz de estos, se analizan los datos recogidos durante un periodo de tiempo más largo. Aquí es donde se despliegan los científicos de datos además de los ingenieros de procesamiento. Dependiendo de la aplicación y de los requisitos del cliente, los datos de producción y proceso, así como los datos del control de calidad, proporcionan los datos brutos. El análisis permite conocer las causas de los rechazos, revela los cambios graduales en la calidad y permite hacer declaraciones de tendencias a largo plazo.