Cerámica Italia, Cúcuta.

Reto:

Cerámica Italia necesitaba agilizar la identificación de las causas de defectos en su producción, ya que los análisis manuales retrasaban la toma de decisiones y generaban sobrecostos.

Solución:

Implementamos un modelo de inteligencia artificial basado en Machine Learning, integrado al sistema MES y al ERP SAP, que permitió analizar variables del proceso productivo y predecir la aparición de defectos. Se utilizó el modelo Random Forest por su alto rendimiento, y se desarrolló una interfaz en Flutter para que el equipo de planta pudiera visualizar y ajustar parámetros en tiempo real.

Resultados:



Reducción de pérdidas por defectos gracias al ajuste de variables en tiempo real.

Predicción del consumo energético por lote, optimizando la programación de producción.

Centralización de datos y acceso remoto en la nube.

Validación estadística de decisiones que antes se basaban solo en experiencia.

Impacto:

Transformamos datos en decisiones inteligentes, mejorando la eficiencia operativa y el control de calidad de la producción.