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Manufactura

Mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de la cadena de suministro

Predice fallos de equipos, automatiza la inspección de calidad y optimiza la logística de la cadena de suministro — con monitoreo en tiempo real, re-entrenamiento automatizado ante drift de sensores y pruebas de escenarios What-If.

Los Desafíos

Tiempo de Inactividad No Planificado

Los fallos de equipos detienen las líneas de producción, costando decenas de miles por hora en producción perdida y reparaciones de emergencia.

Varianza de Calidad

Los cambios sutiles en los parámetros del proceso producen productos defectuosos que son costosos de reelaborar o desechar.

Volumen de Datos de Sensores

Los sensores IoT generan flujos masivos de series temporales que deben procesarse, limpiarse y convertirse en features para el entrenamiento de modelos.

Interrupciones en la Cadena de Suministro

Las fluctuaciones de la demanda y los retrasos de proveedores requieren optimización dinámica de inventarios y predicción de plazos de entrega.

Cómo Ayuda CorePlexML

AutoML

Mantenimiento Predictivo

AutoML entrena con registros históricos de sensores y mantenimiento para predecir fallos antes de que ocurran.

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MLOps

Monitoreo en Tiempo Real

MLOps monitorea las predicciones del modelo frente a los flujos de sensores con detección de drift y alertas automatizadas.

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ML Studio

Optimización de Procesos

ML Studio permite a los ingenieros probar cambios de parámetros (temperatura, presión, velocidad) y ver el impacto predicho en la calidad.

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Dataset Builder

Pipeline de Datos de Sensores

Dataset Builder gestiona la ingeniería de features para series temporales, creación de lags, agregaciones móviles y limpieza de valores atípicos.

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Ejemplo del SDK

example.py
from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Upload sensor data
dataset = client.datasets.upload(
    project_id="proj_maintenance",
    file_path="sensor_readings.csv",
    name="Assembly Line A Sensors"
)

# Train predictive maintenance model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_maintenance",
    dataset_version_id=dataset["dataset_version_id"],
    target_column="failure_within_7d",
    max_models=20
)

# Deploy with drift monitoring
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_maintenance",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="direct"
)

Impacto Esperado

42%
Reducción del Tiempo de Inactividad
98,5%
Tasa de Detección de Defectos
35%
Ahorro en Costes de Mantenimiento
22% más eficiente
Optimización de Inventario

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