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Pursuing the gold hidden behind raw data


Bienvenido/a,

No te voy a mentir, esto es un blog técnico, aunque no trata sobre tecnologías específicas. Expongo la motivación que hay detrás del diseño de cada sistema, y sus resultados. No voy a darte una explicación técnica de cada tecnología que diseño o utilizo. No vamos a "ver las tripas".

En estos últimos diez años, en los que he ejercido de gerente, he podido ver cómo la explotación inteligente de datos mejora de forma notable los resultados en diferentes ámbitos de la empresa. En este blog comparto esas experiencias, explicadas de forma resumida pero clara.

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En cada post verás que incluyo una ficha que encabeza la lectura, y que ofrece una visión instantánea de lo que encontrarás si decides continuar. La mayoría de artículos los podrás leer en 3-4 minutos de tu tiempo.

Busco ofrecer un formato de micro-posts que giren en torno a la búsqueda de valor añadido buceando en datos crudos. Y siempre orientados a la divulgación de las experiencias que he vivido en esta obsesión que tengo por aplicar tecnología, a veces sencilla pero suficiente, en cada ámbito de la empresa.

Espero que lo disfrutes tanto como yo.

- Fernando Sáenz -
junio 12, 2015

El futuro de la Máquina Herramienta

La AFM (Asociación Española de Fabricantes de Máquina Herramienta) organizó, como todos los años, el congreso de Máquina-Herramienta, que este año 2015 celebraba su vigésima edición. El tercer día estuvo reservado a las tecnologías y oportunidades relacionadas con la nueva fábrica inteligente, o Industry 4.0, y es donde presenté la ponencia de Cyril Data Systems “mejoras en la fabricación en base al conocimiento colectivo”.

20º Congreso M-H

Imagen: 20º Congreso M-H, mi ponencia sobre “mejoras en la fabricación en base al conocimiento colectivo”  

En la ponencia me centré especialmente en la capacidad de nuestra plataforma de recopilar, homogeneizar y centralizar grandes volúmenes de información de diferentes orígenes. Así, cuando un fabricante quiere realizar un aprendizaje sobre sus máquinas, o sobre el proceso que realizan las mismas, podemos conectar un gran número de las mismas a un mismo repositorio, pudiendo analizar los datos y aprender modelos con información colectiva. Con este punto de vista buscamos principalmente dos aplicaciones, la primera de ellas es la detección de fallos en ciertas máquinas mediante la comparación con el resto, y la segunda es la identificación de buenas prácticas con el fin de comprenderlas mejor, y aplicarlas en el resto del parque de maquinaria.

20º Congreso MH. Fuente: Irekia

Imagen: 20º Congreso MH. Fuente: Irekia

Aprovecho este artículo para agradecer a la AFM que contase con nuestra presencia para exponer en el evento, y para felicitarles por los buenos resultados del mismo.

Enlace con más información sobre el evento: http://www.afm.es/congreso-programa

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