Software de modelos predictivos Predictive work

de calidadde base de datosde optimización

Predecir la duración de los elementos de trabajo individuales y utilizar la capacidad disponible de la manera más óptima. Cuando las máquinas, el material y los trabajadores de primera línea se conectan en un ecosistema digital, no solo es posible predecir el estado o los fallos de las máquinas, sino también la duración y la calidad del trabajo manual. Esto es posible gracias a un sistema de aprendizaje automático que utiliza datos históricos para hacer previsiones. Predicción del tiempo de finalización Una tarea individual constituye la base de todas las predicciones posteriores. A partir de los datos históricos, la plataforma WORKERBASE puede calcular el tiempo previsto hasta la finalización de una tarea. Para ello se tiene en cuenta la información contextual disponible, como el día de la semana, el turno, el producto en el que se está trabajando, los incidentes anteriores y otra información. A la vez que proporciona predicciones, nuestra herramienta cumple todas las normativas relacionadas con los trabajadores. La información se utiliza de forma anónima dentro del sistema, por lo que no puede utilizarse como herramienta de seguimiento del rendimiento. Predicción de la utilización de la capacidad La predicción de la carga de trabajo es uno de los aspectos más importantes en la optimización en tiempo real de un flujo de producción. La carga de trabajo es la suma del tiempo que tardan todos los individuos en terminar las tareas actuales y futuras. Cuando se combina con información de planificación, como los planes de producción, permite predecir la carga de trabajo prevista de un área durante el día. De este modo, se detectan los problemas de capacidad en determinadas áreas antes de que se produzcan y se pueden tomar medidas preventivas con antelación. Las posibles soluciones son cambiar las secuencias de producción o destinar personal adicional a determinadas áreas.