Publicamos grabación de Webinar en inglés celebrado en octubre de 2018 en el que 2 expertos en analítica para la industria y sensores de Tibco explican las soluciones de analítica, monitorización en tiempo real o mantenimiento predictivo que ofrecen al sector industrial.
En el Webinar participan:
Mike Alperin, Manufacturing Industry consultan en Tibco
Pierre-Jaques Evrard, Senior Solutions Consultant, Tibco
Hacen un repaso a la serie de soluciones analíticas, de integración de datos y de monitorización en tiempo real que ofrece Tibco al sector industrial.
Entre otras se habla de la predicción de “Semiconductores” válidos (Product Yield en inglés) en producción, de la monitorización en tiempo real de plantas productivas o del mantenimiento predictivo de las máquinas de producción. Igualmente se explica el caso de un fabricante de coches que hace mantenimiento predictivo de más de 200.000 baterías de coches electrónicos a partir de los datos que emiten continuamente esas baterias.
El video tiene los siguientes capítulos:
¿Qué es Smart Manufacturing? 2:42
Soluciones Tibco para la Industria 6:34
Tibco Manufacturing Use Case Areas 8:15
Tibco Connected Intelligence Platform for Manufacturing 8:50
Tibco Connected Intelligence: Better Together 11:00
Machine Learning Predicción 12:39
Predict semiconductor product yield (producto válido) 14:50
Real time Factory Manufacturing 15:50
Univariate Statistical Process Control 16:06
Deploying Model-Based MSPC through Spotfire 19:21
Neural Nets autoencoder Anomaly Detector 20:22
Case study: Real Time visibility- Solar Cell Manufacturing Cell 22:13
Real Time visibility: Solar Cell Manufacturing Floor 22:14
High Tech Manufacturing Accelerator – Global View 23:50
Cuadro de mando de la línea de producción 24:25
Real-time process optimization at the edge. Gas Production. 27:20
Caso Práctico: Mantenimiento predictivo de 200000 baterias eléctricas 31:22
Tendencias en Manufactura 34:49
Proactive Yield Management & Digital Twins 38:55
Blockchain for Supply Chain use Cases 41:08
Conclusiones 42:37