Grupo Cosentino, ganador del II Datatón IndesIA

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Una solución analítica para conocer cómo la variación del precio de un producto puede afectar a su demanda, ideada por Grupo Cosentino junto con la empresa tecnológica Verne, ha logrado el premio del II Dataton IndesIA, organizado por la asociación española para el impulso de la economía del dato y la inteligencia artificial en la industria (IndesIA). Un dirigido a que empresas de la cadena de valor industrial, especialmente pymes, se acerquen a estas tecnologías y comprueben cómo pueden ayudarles a ser más competitivas y a eficientar sus procesos.

Durante tres días consecutivos la sede de Microsoft en Madrid ha sido el escenario de trabajo de este evento, dirigido al desarrollo de soluciones basadas en datos en la IA a través de cinco retos planteados por las empresas Cosentino, Astican, CAF, Eselec e Inagas. Todos ellos buscaban dar respuesta a determinados retos propios de sus negocios, pero que además son comunes a muchas otras compañías del sector industrial. Para ello, han contado con la colaboración de las compañías Verne y Ghenova Digital, Bluetab, Tinámica y Repsol como facilitadores tecnológicos.

De esta forma se han buscado soluciones que abarcan desafíos relacionados con la simulación de precios y tarifas, la detección de alarmas de anomalías, el análisis de datos y tratamiento de los datos de la maquinaria y la predicción de demanda. En la jornada de hoy, se ha celebrado el acto de clausura del evento y se ha premiado la solución ganadora, de acuerdo con el jurado compuesto por Elena González-Blanco, cofundadora y CEO de Clidrive&Clibrain, Rafael Guzmán, responsable de Data Science en AIRBUS, Juan Carlos López López, Catedrático de la UCLM / Vicedecano del COIT, Luis Carlos Prieto, responsable de IA CoE Digital Hub de Ferrovial y Diego Mallada director de IT Digital en Gestamp & CTO de IndesIA:

Tras la presentación de todos los proyectos se ha decidido premiar a la propuesta de Cosentino y Verne en la que se pretendía saber cómo afecta el cambio de precios o en la de ventas de una compañía. El objetivo era predecir el impacto estimado en los clientes ante el cambio en el precio de los productos o servicios mediante la identificación de tendencias de compra en relación con diferentes factores como la tipología de producto, la geografía o la clasificación de los clientes.

En este sentido la solución encontrada propone una mejora cuyo impacto supondría alrededor de diez millones de euros en su facturación. Y además consigue realizar una clasificación y categorización de a qué productos no convendría variar el precio y con cuáles sí que se podría hacer descuentos, para obtener mejoras en su demanda. Este modelo supone un punto de partida para su posterior desarrollo y despliegue dentro de su organización.

Demostrar que la inteligencia artificial también es para las pymes

El propósito que persiguen estos datatones es el de obtener, en un entorno colaborativo y en un breve espacio de tiempo, un algoritmo o solución analítica, más o menos compleja, a un concreto de negocio. Para desarrollar estos trabajos, IndesIA ha puesto a disposición de los equipos participantes su plataforma de analítica como entorno de desarrollo. De esta manera, también se pretende cumplir con el principal objetivo de la Plataforma de IndesIA, que consiste en acercar la tecnología del dato y la Inteligencia Artificial a toda la cadena de valor de la industria española.

Según ha explicado el presidente de IndesIA, Valero Marín, “la asociación seguirá apostando por llevar a cabo este tipo de eventos, con los que estamos demostrando que la inteligencia artificial puede mejorar los procesos de cualquier tipo de empresa, independientemente del tamaño que esta tenga. Además, las soluciones que hoy hemos presentado son un claro ejemplo de cómo trabajando unidos es posible avanzar hacia la modernización de la cadena de valor industrial”.

Por su parte el vicepresidente de IndesIA, Donato Martínez, ha puesto en valor “el gran trabajo de todos los equipos que han participado en esta edición y ha insistido en la capacidad que la inteligencia artificial tiene para revolucionar la industria e impactar en la mejora de la economía, la eficiencia de las empresas y el impulso a la sostenibilidad. De esta forma ha recordado que para lograr una transformación hacia una industria más competitiva desde IndesIA pretenden llegar al mayor número de , especialmente a las pymes”

Retos II Datatón IndesIA

Al margen del reto ganador, el resto de las propuestas en el segundo Datatón IndesIA buscaban igualmente diferentes soluciones a procesos, relacionadas con empresas del sector industrial.

 

Astican y Ghenova Digital. Análisis de costes de tarifas de la industria auxiliar para la optimización de las tarifas de ventas. En el sector de la reparación naval se caracteriza por un alto dinamismo, proyectos que movilizan decenas de empresas y cientos de trabajadores en unos tiempos muy ajustados. La rentabilidad del proyecto y la satisfacción del cliente se basan en un ajuste preciso en los costes y estimaciones de las tareas del proyecto. El objetivo del reto trataba de aplicar inteligencia artificial para que basándose en distintos parámetros (características del barco, antigüedad, ubicación, factores ambientales, alcance de las tareas a realizar, etc..) se pudieran definir unos algoritmos dinámicos de estimación de costes de las reparaciones, maximizando la rentabilidad a la vez que se aseguran unos precios justos para la industria auxiliar.

 

CAF y Bluetab. Detección de secuencias de alarmas para facilitar la depuración. Este reto trataba de encontrar una solución para identificar cómo se preceden y se correlacionan entre si las diferentes alarmas que indican problemas técnicos o un mal funcionamiento en los trenes. De esta forma se facilitaría la depuración y el diagnóstico de posibles incidencias de programación, y se indicaría de una manera más precisa de dónde pueden venir los posibles errores. De cara al mantenimiento de tren, ayudaría al identificar las causas raíz de determinados problemas, de una manera más eficaz que con el uso manuales de detección de fallos.

 

Eselec y Tinámica. Análisis y tratamiento de datos de operación de máquinas eléctricas. Se pretendía poder unificar los diferentes datos que se generan de la operación de la maquinaria industrial, aunque estos estuvieran tomados con sistemas diferentes, de forma que se asegurase la calidad y fiabilidad de los mismo.

 

Inagas y Repsol. Se han centrado en encontrar una solución para automatizar la gestión de pedidos para distribuidores de gas envasado. Actualmente la elaboración de los pedidos se realiza de forma manual a criterio del responsable y según su experiencia por lo que las decisiones que toma van en la línea de la capacidad de análisis y experiencia que tenga dicha persona. En este datatón se ha buscado realizar este proceso con la ayuda de una solución analítica capaz de proponer los pedidos para los siguientes y poder elaborar de forma más eficiente las rutas de suministro a almacenes, así como los turnos de los repartidores.