NABIGAZIORAKO LAGUNTZAK:


BERTSIO INPRIMAGARRIRAKO GOIBURUA:

SPRI logotipoa    Euskadi+innova logotipoa

ORRIALDEAREN GOIBURUA:

SPRI logotipoa

MENU LAGUNGARRIA:

Berrikuntza bidez hobetu

ORRI HONETAKO BIDE-IZENA:


ORRIAREN EDUKIA:

Ekitaldia
Industriako mantentze prediktiboaren aukerak eta erronkak (online)

Bozkatu gertakizun hau
Emaitza:     Interesik gabekoa 2 boto
Elkarbanatu: Twitter Facebook Google + Delicious Menéame
  • Irakaste hizkuntza Gaztelania
Mantentze prediktiboak hainbat teknika eta datu-analisi biltzen ditu, elementuetan edo makinerian akatsak edo higadurak noiz edo zein baldintzatan gertatuko diren iragartzeko. Horrela, esku-hartze goiztiarra errazten da, bizitza erabilgarria optimizatzeko eta programatu gabeko ekoizpen-geldialdiak murrizteko.

Mantentze prediktibo eraginkorra aplikatuz, prozesu asko optimizatzea lortzen da, eta, horren ondorioz, mantentze horri lotutako kostuak nabarmen gutxitzen dira, makinaren erabilgarritasun handiagoa, lehengaien galera gutxiago, ekipoetan esku-hartze gutxiago edo ordezko piezen gastuak murriztea, besteak beste.

Jardunaldi honen helburua industria-sektoreko ekoizpen-enpresetan mantentze prediktiboak eskaintzen dituen aukerak eta erronkak ikusaraztea da, aplikazio potentzialetan zentratzeaz gain. Proiektu horiek gauzatzearen errentagarritasunari lotutako kostu-irabazien ikuspegia ere islatuko da.

Jardunaldi hau online emango da zoom bideo-konferentzia plataformaren bidez.

 

Programa

  • Ongietorria eta jardunaldiaren aurkezpena
  • Zer den eta zer alderdi hartu behar diren kontuan mantentze prediktiboko proiektu bat garatzeko
  • Inbertsioari eta errentagarritasunari dagokienez, zer ondorio dituen plangintza eta ezarpen egokiak.
  • Industria-enpresan benetan erabiltzen den kasua

 

Nori zuzendua

Industria-sektorearen barruan, jardunaldi hau beren prozesuetan mantentze prediktiboa aplikatzearekin lotutako aukerak eta erronkak ezagutu nahi dituzten pertsona guztiei zuzenduta dago, negoziokoei zein instalazioko arduradunei (kalitatea, logistika, prozesuak).

   

Hizlaria

Haritz Laboak, Datu(a) n Data Scientist nagusiak, hainbat sektoretako enpresentzako (industria, finantzak, aseguruak...) datuaren ustiapen-proiektu ugari kudeatzen eta garatzen ditu. Machine Learning eta Adimen Artifizialarekin lotutako soluzio teknikoak aplikatzen duen esperientziaz gain, Haritz aditua da enpresen negozio-beharrak balioa emango dieten proposamen teknikoetan itzuliz. Hala, 2020an, Daturen (a) taldearekin batera Bizkaia Open Future erronka irabazi zuen 28 startup eta nazioarteko enpresen artean, sare neuronaletan oinarritutako proposamen bat planteatuz, galdaketa-labeetako karga-une egokiena iragartzeko.



NABIGAZIORAKO LAGUNTZAK: