Dataset enpresak elkarrekin uztartzen ditu Big Data eta adimen artifiziala enpresen produktibitatea hobetzeko
Ekintzailetzaren euskal ekosistemako eta startupen UpEuskadi plataformako enpresa bizkaitar honek konponbideak eskaintzen ditu bere bezeroen eraldaketa digitala bultzatzeko datuen bitartez
Industria sektoreko datuen analitika goraldian dago, erabiltzen baita prozesuak hobetzeko, makinen mantenimendu prediktiboa edo prebentiboa egiteko, energia kontsumoa hobetzeko eta beste hainbat zereginetarako. Arlo horietan espezializatu da 2017an sortu zen eta sei langile dituen Dataset startup bizkaitarra. Beste kasu batzuetan gertatu den bezala, enpresa honen hasierako negozio-eredua erabat aldatu da enpresen eraldaketa digitalak ekarri duen eskaera handiari erantzun ahal izateko. Dataset enpresako arduradun Julen M. Lejarzak 4.0 industrian izandako esperientziaz hitz egin digu.
Nola hasi zen Dataset?
2015ean hasi ginen taxutzen retail sektorera zuzendutako gure proiektua. Hasierako ideia zen WiFi seinalea imitatzen duten txip batzuk erabiltzea jendea trackeatzeko (jarraitzeko) merkataritza-guneetan edo museoetan. Gure asmoa ez zen bakarrik pertsonak zenbatzea eta posizionatzea, baizik eta portaera-patroiak bilatzea. Datuak eta adimen artifiziala erabili genituen horretarako. 2017an eratu ginen enpresa gisa eta handik gutxira Schneider Electric konpainia hurbildu zitzaigun, gure ezagutza industria sektorean aplikatu nahi zuelako. Harrezkero garatu ditugun ia proiektu guztiek zerikusia dute 4.0 Industriarekin.
Nolakoak dira industriari eskaintzen dizkiozuen datuen analitikako zerbitzuak?
Bezero bat hurbiltzen zaigunean, lehenik eta behin baloratzen dugu zein den bere hasierako egoera informazioaren tratamenduan, aztertzen dugu zein sistema dauzkaten datuak sortzeko, sistema horiek egokiak diren, portaera-ereduak sortzen ditugu machine learning oinarritzat hartuta informazio hori bezeroaren helburuetara egokitzeko, denbora errealean inplementatzen ditugu eta zer gertatzen den ikusten dugu.
Ia enpresa guztiek dauzkate informazio oso fidagarria ematen duten PLCak. Kontua da datuak iturri oso desberdinetakoak izaten direla, adibidez, CRM, Excel edo bestelako euskarrietakoak. Bezeroarekiko aurreneko kontaktuan azaldu behar izaten diogu informazioa antolatu egin behar dela, sistemak bilatu behar direla lineak sentsorizatzeko eta denbora bat behar dugula egiaztatzeko jasotzen dugun informazioa egokia dela.
Badugu abantaila handi bat, zeren Amazon Web Services, Microsoft Azure edo Google Cloud bezalako zerbitzuei esker, kontzeptu-probak egin baititzakegu oso azkar eta ia inbertsiorik egin gabe. Lehen asko kostatzen zen halakoak egitea, baina orain askoz errazagoa da cloud zerbitzuei esker.
Jarriko diguzu zuen garapenen adibideren bat?
Gehienbat eskatzen digute makinen mantenimendu prebentiboa eta prediktiboa egiteko, baina, hain zuzen, horiexek dira proiektu konplexuenak, informazio asko behar delako. Energia kontsumoaren arlokoak ere konplexuak dira. Zenbait kasutan, adibidez, Ilunion Lavandería Industrial enpresan, 54 inplementazio egin ditugu. Proiektu horren helburua da informazioa ateratzea SCADA gailu tradizionaletatik eta sistema adimendun bat inplementatzea jakiteko zein baliabide beharko dituzten aurrerantzean, zenbateko kostua duen prozesu bakoitzak, zein akats dauzkaten lantegi edo linea batean edo posible den produkzioa beste lantegi batzuetara desbideratzea. Baina ez dugu inoiz lortu adimen artifizialeko sistemak automatikoki elkarreragin dezala. AAri denbora eta heldutasuna falta zaio horretarako.
Lanean ari gara MINDFLU startuparekin ere. Social marketplace adimendun bat da, bere produktuak (arropa) pertsonalizatzen dituena erabiltzaileen gustuen arabera eta markekin elkarreragiten duena produktuak gomendatzeko. Aztertzen du nola elkarreragiten duten erabiltzaileek sare sozialarekin, horren arabera arropa gomendioak egiteko. Guk webaren eta programazio-logikaren garapena egin ditugu, portaera-ereduak sortzeko eta eredu horien arteko elkarreragina bideratzeko.
Zein erronka dituzue bezeroekin zuen eguneroko lanean?
Batzuetan informazio gehiegi daukagu aztertzeko eta garrantzitsua da datu horiek iragaztea benetan balioa emango digutenetan zentratzeko eta, horrela, gure bezeroaren helburua lortzeko.
Beste arazo bat da bezeroen informazioa euskarri desberdinetatik jasotzen dugula (PLCak, CRM, SCADA, Excel…). Enpresek oso bereizita daukate informazio hori eta ez dakite datuek balioa hartzen dutela informazioa bateratzen denean. Informazio hori lantzeko, espazio bakar batean bildu behar dira datu guztiak. Informazioa egon badago, eta baita ere datuak batzeko tresna teknologikoak.
Enpresei interesatzen zaizkie datuen analitikako tresnak?
Euskadin, zehazki, Eusko Jaurlaritzak eta SPRIk sustatu dute interes hori, enpresek galdetu dezaten zer den datuen analitika. Enpresa asko hurbiltzen dira guregana jakiteko zer egin daitekeen, eta solasaldi bat aski da lehen ideiak eta premiak ikusten hasteko. Pixkanaka ohartzen ari dira badauzkatela datuak eta informazioa, eta zerbait garrantzitsua egiteko erabil ditzaketela.
Zeintzuk dira Dataset enpresaren helburuak 2019rako?
Egia esan oso pozik gaude, lan eta bezero asko dauzkagu eta. Gure erronka nagusia da zerbitzu on bat ematea, inplementazio onak egitea eta jendeak ikus dezala egindakoak funtzionatzen duela.
Bestalde, arazoak dauzkagu langileak aurkitzeko. Badago jende oso ona, baina zaila da startup txiki batera erakartzea. Guk bilatzen dugun langile-profilak gaitasun logikoa izan behar du arazoak konpontzeko, gainerakoak bidean ikasiko ditu eta. Gainera, prest egon behar du etengabe prestatzen eta ikasten jarraitzeko, ezagutza teknologikoak segituan geratzen baitira zaharkituta.
