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© GMV, 2018 Propiedad de GMVTodos los derechos reservados
OPTIMIZACIÓN de Procesos Industriales con tecnologías IIoT y Big Data
GMV INDUSTRIA 4.0
INDUSTRIA 4.0
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CO
NT
EN
ID
O 1. QUIÉNES SOMOS
2. QUÉ HACEMOS
3. INDUSTRIA 4.0 / INNOVACIÓN PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
4. MANTENIMIENTO PREDICTIVO
5. OPTIMIZACION DE PROCESOS INDUSTRIALES
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UN GRUPO TECNOLÓGICO GLOBAL
Grupo multinacional
tecnológico
Fundado en
1984
Capital Privado
Sede principal en España (Madrid)
Oficinas en 9 países
Más de 1.600empleados
Origen vinculado al sector espacial
Aeronáutica, Espacio, Defensa, Ciberseguridad, Sanidad, Sistemas
Inteligentes de Transporte, Automoción, Banca y Seguros, y TIC para grandes
empresas
Ingeniería, desarrollo e integración de sistemas,
software, hardware, servicios y productos
especializados
QUIÉNES SOMOS
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TIC PARA EL SECTOR INDUSTRIAQUÉ HACEMOS
INNOVACIÓN – INDUSTRIA 4.0
TRANSFORMACIÓN DIGITAL
BIG DATA / IIoT
CIBERSEGURIDAD INDUSTRIAL
Y CORPORATIVA
Industrial
IoT
SERVICIOS TIC
ENTORNOS COLABORATIVOS / APPS
INFRAESTRUCTURAS / CLOUD
GMV CERT
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BIG DATA / IIoTINDUSTRIA 4.0
Tecnología Big Data aplicada a diversos entornos.
Soluciones tecnológicas para apoyar a nuestros clientes en su estrategia deTransformación Digital con el objetivo de OPTIMIZAR sus procesos de Fabricación yMantenimiento.
Experiencia en plataformas basadas en tecnologías Big Data / IIoT (“IndustrialInternet of Things”) / Machine Learning para mejorar la eficiencia energética así comola fiabilidad de los activos de plantas industriales.
Innovación basada en tecnología Blockchain aplicada al sector energético.
Transformación Digital (Industria 4.0)
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PROductivity inDUstrial enhanCement through enabling TechnlOgies
INDUSTRIA 4.0
I+D+i
PRODUCTIO
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MA
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“Predictive MaintenanceUsing Machine Learning Methods in Petrochemical Refineries”“Connected barrels: Transforming oil and gas strategies with the Internet of Things” Andrew Slaughter, Gregory Bean, Anshu Mittal August 14, 2015
“A single pump failure (in an Oil&Gas well) can cost $100,000 to$300,000 aday in lost production”.
“Between 2009 and 2013, there were more than 2,200 unscheduled refinery shutdowns in the United Statesalone, an average of 1.3 incidents per day:
These shutdowns cost global process industries 5 % of their total production, equivalent to $20.000millions per year.
Ineffective maintenance practices also result in unscheduled downtime that costs global refiners onaverage an additional $60.000millions per year in operating costs.”
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Descriptivo Diagnóstico PREDICTIVO PRESCRIPTIVO
EVOLUCIÓN DE FIABILIDAD Y MTTO.MANTENIMIENTO PREDICTIVO
¿Qué tengo que hacer?
¿Por qué pasa?¿Qué está pasando?
¿Qué pasó?
Machine LearningKPIInformes Optimizadores
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MODELOS PREDICTIVOS ‘CLASICOS’MANTENIMIENTO PREDICTIVO
http://themanufacturingconnection.com/2016/01/iot-plus-predictive-maintenance- equals-business-sense/
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Construcción del modelo PCA(No supervisado)
Construcción del modelo PLS(Supervisado)
Spring Meeting on Predictive Maintenance and Realiabilitywith Big and Complex Data (Schlägl Austria May, 2017)
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MANTENIMIENTO PREDICTIVO
VARIABLES LATENTES
Los modelos en Variables Latentes tienen un importante papel en la Industria 4.0
Modelos predictivos
Reconocimiento de patrones
Detección de anomalías y diagnosis
Mantenimiento predictivo
Conocimiento del Proceso
Optimización
Control de Procesos
Spring Meeting on Predictive Maintenance and Realiabilitywith Big and Complex Data (Schlägl Austria May, 2017)
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MANTENIMIENTO PREDICTIVO
VARIABLES LATENTES
Los modelos en Variables Latentes tienen un importante papel en la Industria 4.0
Modelos predictivos
Reconocimiento de patrones
Detección de anomalías y diagnosis
Mantenimiento predictivo
Conocimiento del Proceso
Optimización
Control de Procesos
Spring Meeting on Predictive Maintenance and Realiabilitywith Big and Complex Data (Schlägl Austria May, 2017)
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ESTADÍSTICA MULTIVARIANTEOPTIMIZACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES
PLSR modelo de regresión basado en VARIABLES LATENTES.
Herramienta adecuada para analizar gran cantidad de datos, ya que permite:
Trabajar con variables correlacionadas entre sí.
Obtener Modelos ‘invertibles’ en entornos pasivos.
La monitorización de un proceso y la detección temprana de fallos eidentificación rápida de las causas.
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ARQUITECTURA CLOUDOPTIMIZACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES
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GRACIASDr. PEDRO JOSÉ HERNÁNDEZ ARIZNAVARRETA