Cuadro de mandos de actuaciones preventivas que se adapten a la realidad de uso de los equipos por parte del cliente, su ubicación y esfuerzos realizados.

Estudio de microparadas y prevención de paradas de producción mediante la detección de anomalías y comportamiento que abocan a dichos estados.

Optimización de las configuraciones de producción que permitan incrementar los valores de eficiencia y calidad de las líneas productivas.

Detección de alerta temprana de pérdida de calidad en productos de fabricación.

Optimización de consumo energético en los procesos productivos.

Mejora de la producción final del cliente, integración de los sistemas CRM y MES de la empresa en los sistemas de producción de planta.

Desarrollo de sensores virtuales en entornos donde sensores reales tengan un elevado coste o una vida muy  limitada.

Inferir conocimiento sobre los procesos que a priori pueden resultar inapreciables para la empresa, implementación de nuevas KPIs.

Creación de modelos de comportamiento que permitan desde un punto de vista real, no teórico, determinar el diseño y optimización de una nueva planta o línea de producción.

Simuladores de planta completos de entornos reales que puedan ser integrados en entornos de aprendizaje mediante tecnologías de realidad virtual y aumentada.

• Cuadro de mandos de actuaciones preventivas que se adapten a la realidad de uso de los equipos por parte del cliente, su ubicación y esfuerzos realizados.

• Estudio de microparadas y prevención de paradas de producción mediante la detección de anomalías y comportamiento que abocan a dichos estados.

• Optimización de las configuraciones de producción que permitan incrementar los valores de eficiencia y calidad de las líneas productivas.

• Detección de alerta temprana de pérdida de calidad en productos de fabricación.

• Optimización de consumo energético en los procesos productivos.

• Mejora de la producción final del cliente, integración de los sistemas CRM y MES de la empresa en los sistemas de producción de planta.

• Desarrollo de sensores virtuales en entornos donde sensores reales tengan un elevado coste o una vida muy  limitada.

• Inferir conocimiento sobre los procesos que a priori pueden resultar inapreciables para la empresa, implementación de nuevas KPIs.

• Creación de modelos de comportamiento que permitan desde un punto de vista real, no teórico, determinar el diseño y optimización de una nueva planta o línea de producción.

• Simuladores de planta completos de entornos reales que puedan ser integrados en entornos de aprendizaje mediante tecnologías de realidad virtual y aumentada.