Machine Learning, predicción
y optimización de procesos
Descripción
Desarrollo de modelos de Machine Learning (aprendizaje automático), predicción y optimización de procesos en diversos sectores.
Hoy en día, todos los sectores productivos, tanto el industrial como el sector servicios o el agroalimentario, disponen de una gran cantidad de datos que puede ser explotada para mejorar sus procesos, realizar previsiones más ajustadas y, en definitiva, aumentar la rentabilidad de las empresas.
Estos datos pueden ser utilizados mediante el desarrollo de modelos de Machine Learning, que aprenden automáticamente de los datos, o de algoritmos de previsión y de optimización diseñados de forma que se adapten lo mejor posible a la realidad de cada sector y compañía y les ayuden en su toma de decisiones.
Ventajas Competitivas
La creciente sensorización de las actividades industriales o agrícolas, entre otras, pone a disposición de las empresas una ingente cantidad de datos. Del mismo modo, las empresas de servicios de todo tipo cuentan también con muchísima información de clientes, proveedores, ventas, etc. Sin embargo, en muchos casos no se le saca todo el provecho posible.
Para exprimir al máximo ese ingente volumen de información, es necesario ir más allá, desarrollando modelos de clasificación, previsión u optimización que aborden directamente los problemas concretos de cada empresa y los puntos donde es posible obtener una mejora sustancial.
Aplicaciones
Algunas de las posibles aplicaciones son las siguientes:
- Estudio y desarrollo de algoritmos que resuelvan problemas de minimización (de costes, desplazamientos, materiales, tiempos de proceso...) o de maximización (ventas, ingresos, beneficios…)
- Customer knowledge. Conocimiento del cliente, segmentación, clasificación, predicción del comportamiento
- Previsiones de ventas, precios
- Cero defectos.
- Previsiones de fallos en procesos de producción industrial
- Análisis de problemas existentes y diseño de soluciones óptimas
- Estudio y optimización de problemas no locales donde la optimización de un elemento influye en el resto de elementos del sistema
- Evaluación de algoritmos existentes. Benchmarking y análisis de eficiencia
- Integración y puesta en producción de los algoritmos con otros sistemas existentes
Clasificación
Áreas Tecnológicas:
- Artificial intelligence and cognitive systems
- Data mining, big data, database management
- Simulation and modelling
Categorías:
- Concept validation and prototyping
- Testing and validation
- Market intelligence
Palabras Clave
Machine learning, Previsión, Predicción, Optimización, Segmentación, Algoritmos complejos, Big Data, Cero defectos, Conocimiento del cliente
Contacto
Casos de Éxito
Desarrollo de un modelo de previsión para la gestión de residuos sólidos urbanos.
A partir de los datos proporcionados por sensores automatizados instalados en cada contenedor, se ha desarrollado un modelo de previsión del llenado de los contenedores de residuos de distintos tipos (vidrio, envases, papel, desechos).
Los resultados de esta previsión se utilizan para mejorar la calidad del servicio y optimizar las recogidas. De este modo se pueden reducir los costes, acomodando el número de viajes y los trayectos a las necesidades reales, disminuyendo por tanto también el impacto medioambiental generado por el propio transporte.
