Temporis firma acuerdo de colaboración con Calmly

Temporis ha firmado un acuerdo de colaboración con Calmly para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) para la detección de anomalías en equipos de producción en la industria manufacturera. Este acuerdo busca aprovechar la experiencia de Temporis en tecnologías avanzadas y la especialización de Calmly en análisis de datos para mejorar la eficiencia y la seguridad en los procesos de manufactura.

Los objetivos del Acuerdo de Colaboración para el Desarrollo de Algoritmos de ML para Detección de Anomalías son: Crear algoritmos de ML que puedan identificar patrones inusuales o fallos en los equipos de producción, permitiendo una detección temprana de problemas potenciales. Mejora de la Eficiencia Operativa: Utilizar estos algoritmos para reducir el tiempo de inactividad no planificado y optimizar los procesos de mantenimiento, mejorando así la eficiencia operativa. Aumento de la Seguridad: Implementar sistemas que detecten fallos antes de que ocurran, reduciendo riesgos y mejorando la seguridad de los trabajadores y equipos. Beneficios del Acuerdo Para Temporis: Tecnología Avanzada: Desarrollar y aplicar algoritmos avanzados de ML, fortaleciendo sus capacidades tecnológicas y su posición competitiva en el mercado. Reducción de Costos: Minimizar el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante la detección temprana de problemas en los equipos. Para Calmly: Aplicación en un Nuevo Sector: Extender su experiencia en análisis de datos y ML a la industria manufacturera, ampliando su alcance y oportunidades de mercado. Validación y Mejora de Soluciones: Validar y perfeccionar sus algoritmos en un entorno industrial, demostrando la eficacia y adaptabilidad de sus soluciones. Plan de Implementación Evaluación Inicial: Realizar un análisis de las necesidades específicas de los equipos de producción de Temporis y definir los objetivos del proyecto, incluyendo los tipos de anomalías a detectar. Desarrollo de Algoritmos: Diseñar y entrenar algoritmos de ML utilizando datos históricos y en tiempo real de los equipos de producción, identificando patrones normales y anómalos. Implementación Piloto: Implementar una fase piloto en una o más plantas de producción de Temporis para probar los algoritmos en un entorno real, recopilando datos y ajustando los modelos según sea necesario. Evaluación y Ajustes: Evaluar la eficacia de los algoritmos piloto, realizar ajustes y optimizaciones basados en el feedback y los resultados obtenidos. Despliegue Completo: Desplegar los algoritmos optimizados a nivel global en todas las plantas de producción de Temporis, asegurando su integración con los sistemas existentes. Aplicaciones Prácticas Mantenimiento Predictivo: Utilizar los algoritmos para predecir y prevenir fallos en los equipos de producción, permitiendo un mantenimiento proactivo y reduciendo el tiempo de inactividad. Monitoreo en Tiempo Real: Implementar sistemas de monitoreo en tiempo real que detecten anomalías inmediatamente, permitiendo una rápida respuesta a posibles problemas. Optimización de Procesos: Analizar los datos para identificar oportunidades de optimización en los procesos de producción, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. Conclusión El acuerdo de colaboración entre Temporis y Calmly para desarrollar algoritmos de ML para la detección de anomalías en equipos de producción en manufactura representa un avance significativo en la integración de tecnologías avanzadas en la industria. Esta colaboración permitirá a Temporis mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la seguridad en sus operaciones de manufactura. Al mismo tiempo, Calmly podrá aplicar su experiencia en análisis de datos y ML en un nuevo sector, ampliando su alcance y demostrando la versatilidad de sus soluciones. Este proyecto refleja el compromiso de ambas empresas con la innovación y la mejora continua, estableciendo un nuevo estándar en la gestión y optimización de equipos de producción en la industria manufacturera.