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Para conseguir escalabilidad e integración sin costes, la plataforma se centra en recopilar datos de los equipos industriales existentes desplegando un dispositivo de pasarela en las instalaciones de cada cliente. La pasarela es capaz de comunicarse con la maquinaria de cualquier proveedor mediante protocolos de comunicación industrial ampliamente utilizados (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet, etc.). De este modo, cada componente de la instalación existente se transforma en un dispositivo IoT virtual con todas las capacidades necesarias. Los datos de los equipos en tiempo real se envían a una canalización de datos basada en la nube donde se transforman en series temporales, se clasifican, se pasan por filtros de detección de anomalías y se almacenan.
La interacción del usuario con la plataforma se consigue a través de una aplicación basada en web. Las funcionalidades de la plataforma se han agrupado en tres pilares principales.

Monitorización mejorada: El enfoque inicial de la plataforma es proporcionar al usuario una supervisión eficiente de cada subsistema de la instalación. La supervisión se consigue utilizando tanto datos brutos en tiempo real que permiten la resolución de problemas como Insights, un mecanismo que combina la detección de anomalías en tiempo real y la analítica centrada en el proceso.
Gestión: La funcionalidad central de la plataforma es el mecanismo de clasificación en tiempo real. Combinando experiencia en procesos y algoritmos de aprendizaje automático, la plataforma puede clasificar en tiempo real cada proceso repetible y crear una copia digital única para cada uno. Como resultado, cuando se inicia un lote de productos en la línea de producción, la plataforma lo detecta en tiempo real y crea una copia digital para él. En cada copia digital, el usuario puede ver en tiempo real los datos del lote desde el segundo exacto en que se inició hasta el final, así como los análisis del proceso diseñados específicamente para ese tipo de operación.
Inteligencia empresarial: Como se ha descrito anteriormente, para cada lote u operación, se realiza un seguimiento de múltiples KPI y análisis que dan como resultado una evaluación en tiempo real tanto para los responsables de producción como para la dirección empresarial. Al tener toda esa información almacenada y explotable, la plataforma puede proporcionar análisis de inteligencia empresarial en tiempo real con una periodicidad mensual, trimestral o anual. Así, se dispone de páginas dedicadas para el seguimiento de los KPI, la productividad actual y los niveles de costes de producción, pero también de los problemas que se producen con frecuencia y que provocan cuellos de botella en la producción.

Utilizando las características anteriores, los clientes de Oliveex han logrado resultados significativos, incluyendo una disminución del 18% en el consumo de electricidad, una disminución del 55% en los tiempos mensuales de enfriamiento/calentamiento, y mejoras importantes en la productividad. Translated with DeepL

Para conseguir escalabilidad e integración sin costes, la plataforma se centra en recopilar datos de los equipos industriales existentes desplegando un dispositivo de pasarela en las instalaciones de cada cliente. La pasarela es capaz de comunicarse con la maquinaria de cualquier proveedor mediante protocolos de comunicación industrial ampliamente utilizados (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet, etc.). De este modo, cada componente de la instalación existente se transforma en un dispositivo IoT virtual con todas las capacidades necesarias. Los datos de los equipos en tiempo real se envían a una canalización de datos basada en la nube donde se transforman en series temporales, se clasifican, se pasan por filtros de detección de anomalías y se almacenan.
La interacción del usuario con la plataforma se consigue a través de una aplicación basada en web. Las funcionalidades de la plataforma se han agrupado en tres pilares principales.

Monitorización mejorada: El enfoque inicial de la plataforma es proporcionar al usuario una supervisión eficiente de cada subsistema de la instalación. La supervisión se consigue utilizando tanto datos brutos en tiempo real que permiten la resolución de problemas como Insights, un mecanismo que combina la detección de anomalías en tiempo real y la analítica centrada en el proceso.
Gestión: La funcionalidad central de la plataforma es el mecanismo de clasificación en tiempo real. Combinando experiencia en procesos y algoritmos de aprendizaje automático, la plataforma puede clasificar en tiempo real cada proceso repetible y crear una copia digital única para cada uno. Como resultado, cuando se inicia un lote de productos en la línea de producción, la plataforma lo detecta en tiempo real y crea una copia digital para él. En cada copia digital, el usuario puede ver en tiempo real los datos del lote desde el segundo exacto en que se inició hasta el final, así como los análisis del proceso diseñados específicamente para ese tipo de operación.
Inteligencia empresarial: Como se ha descrito anteriormente, para cada lote u operación, se realiza un seguimiento de múltiples KPI y análisis que dan como resultado una evaluación en tiempo real tanto para los responsables de producción como para la dirección empresarial. Al tener toda esa información almacenada y explotable, la plataforma puede proporcionar análisis de inteligencia empresarial en tiempo real con una periodicidad mensual, trimestral o anual. Así, se dispone de páginas dedicadas para el seguimiento de los KPI, la productividad actual y los niveles de costes de producción, pero también de los problemas que se producen con frecuencia y que provocan cuellos de botella en la producción.

Utilizando las características anteriores, los clientes de Oliveex han logrado resultados significativos, incluyendo una disminución del 18% en el consumo de electricidad, una disminución del 55% en los tiempos mensuales de enfriamiento/calentamiento, y mejoras importantes en la productividad. Translated with DeepL

Para conseguir escalabilidad e integración sin costes, la plataforma se centra en recopilar datos de los equipos industriales existentes desplegando un dispositivo de pasarela en las instalaciones de cada cliente. La pasarela es capaz de comunicarse con la maquinaria de cualquier proveedor mediante protocolos de comunicación industrial ampliamente utilizados (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet, etc.). De este modo, cada componente de la instalación existente se transforma en un dispositivo IoT virtual con todas las capacidades necesarias. Los datos de los equipos en tiempo real se envían a una canalización de datos basada en la nube donde se transforman en series temporales, se clasifican, se pasan por filtros de detección de anomalías y se almacenan.
La interacción del usuario con la plataforma se consigue a través de una aplicación basada en web. Las funcionalidades de la plataforma se han agrupado en tres pilares principales.

Monitorización mejorada: El enfoque inicial de la plataforma es proporcionar al usuario una supervisión eficiente de cada subsistema de la instalación. La supervisión se consigue utilizando tanto datos brutos en tiempo real que permiten la resolución de problemas como Insights, un mecanismo que combina la detección de anomalías en tiempo real y la analítica centrada en el proceso.
Gestión: La funcionalidad central de la plataforma es el mecanismo de clasificación en tiempo real. Combinando experiencia en procesos y algoritmos de aprendizaje automático, la plataforma puede clasificar en tiempo real cada proceso repetible y crear una copia digital única para cada uno. Como resultado, cuando se inicia un lote de productos en la línea de producción, la plataforma lo detecta en tiempo real y crea una copia digital para él. En cada copia digital, el usuario puede ver en tiempo real los datos del lote desde el segundo exacto en que se inició hasta el final, así como los análisis del proceso diseñados específicamente para ese tipo de operación.
Inteligencia empresarial: Como se ha descrito anteriormente, para cada lote u operación, se realiza un seguimiento de múltiples KPI y análisis que dan lugar a una evaluación en tiempo real tanto para los responsables de producción como para la gestión empresarial. Al tener toda esa información almacenada y explotable, la plataforma puede proporcionar análisis de inteligencia empresarial en tiempo real con una periodicidad mensual, trimestral o anual. Así, se dispone de páginas dedicadas para el seguimiento de los KPI, la productividad actual y los niveles de costes de producción, pero también de los problemas que se producen con frecuencia y que provocan cuellos de botella en la producción.

Utilizando las características anteriores, los clientes de Oliveex han logrado resultados significativos incluyendo una disminución del 18% en el consumo de electricidad, una disminución del 55% en los tiempos mensuales de enfriamiento/calentamiento, y mejoras importantes en la productividad. Translated with DeepL

Para conseguir escalabilidad e integración sin costes, la plataforma se centra en recopilar datos de los equipos industriales existentes desplegando un dispositivo de pasarela en las instalaciones de cada cliente. La pasarela es capaz de comunicarse con la maquinaria de cualquier proveedor mediante protocolos de comunicación industrial ampliamente utilizados (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet, etc.). De este modo, cada componente de la instalación existente se transforma en un dispositivo IoT virtual con todas las capacidades necesarias. Los datos de los equipos en tiempo real se envían a una canalización de datos basada en la nube donde se transforman en series temporales, se clasifican, se pasan por filtros de detección de anomalías y se almacenan.
La interacción del usuario con la plataforma se consigue a través de una aplicación basada en web. Las funcionalidades de la plataforma se han agrupado en tres pilares principales.

Monitorización mejorada: El enfoque inicial de la plataforma es proporcionar al usuario una supervisión eficiente de cada subsistema de la instalación. La supervisión se consigue utilizando tanto datos brutos en tiempo real que permiten la resolución de problemas como Insights, un mecanismo que combina la detección de anomalías en tiempo real y la analítica centrada en el proceso.
Gestión: La funcionalidad central de la plataforma es el mecanismo de clasificación en tiempo real. Combinando experiencia en procesos y algoritmos de aprendizaje automático, la plataforma puede clasificar en tiempo real cada proceso repetible y crear una copia digital única para cada uno. Como resultado, cuando se inicia un lote de productos en la línea de producción, la plataforma lo detecta en tiempo real y crea una copia digital para él. En cada copia digital, el usuario puede ver en tiempo real los datos del lote desde el segundo exacto en que se inició hasta el final, así como los análisis del proceso diseñados específicamente para ese tipo de operación.
Inteligencia empresarial: Como se ha descrito anteriormente, para cada lote u operación, se realiza un seguimiento de múltiples KPI y análisis que dan como resultado una evaluación en tiempo real tanto para los responsables de producción como para la dirección empresarial. Al tener toda esa información almacenada y explotable, la plataforma puede proporcionar análisis de inteligencia empresarial en tiempo real con una periodicidad mensual, trimestral o anual. Así, se dispone de páginas dedicadas para el seguimiento de los KPI, la productividad actual y los niveles de costes de producción, pero también de los problemas que se producen con frecuencia y que provocan cuellos de botella en la producción.

Utilizando las características anteriores, los clientes de Oliveex han logrado resultados significativos, incluyendo una disminución del 18% en el consumo de electricidad, una disminución del 55% en los tiempos mensuales de enfriamiento/calentamiento, y mejoras importantes en la productividad. Translated with DeepL

Para conseguir escalabilidad e integración sin costes, la plataforma se centra en recopilar datos de los equipos industriales existentes desplegando un dispositivo de pasarela en las instalaciones de cada cliente. La pasarela es capaz de comunicarse con la maquinaria de cualquier proveedor mediante protocolos de comunicación industrial ampliamente utilizados (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet, etc.). De este modo, cada componente de la instalación existente se transforma en un dispositivo IoT virtual con todas las capacidades necesarias. Los datos de los equipos en tiempo real se envían a una canalización de datos basada en la nube donde se transforman en series temporales, se clasifican, se pasan por filtros de detección de anomalías y se almacenan.
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