Process Mining” aplicado a procesos industriales y ...
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1Sep 2018
Machine Learning, Deep Learning, Semántica…
•Intus + Legere (entre + escoger) “Saber elegir”
•“Ser inteligente es saber elegir la mejor opción entre las que
se nos brinda para resolver un problema.”
•“La inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos
que poseemos para resolver una determinada situación.”
•¿Saber es ser Inteligente?
Capacidad de responder ante
situaciones desconocidas
aprovechando al máximo la
situación contextual para la
obtención de un objetivo.
(A.Moreno)
2Sep 2018
CloudComputing
FABRICA
Jefe tallerMaestros de tallerTécnicos de Producción
Industry 4.0 Robótica Colaborativa Realidad Aumentada
Visión ArtificalSistemas ciberfísicos
Big Data
auto-optimización, auto-configuración, auto-diagnóstico, apoyo inteligente y con conocimiento a los trabajadores en sus tareas cada vez más compejas
CiberSeguridad
SensoresMateriales Avanzados
OFICINA TÉCNICAJefe fábrica
Técnicos Oficina Técnica,Técnicos Planificación,
ADMINSTRACION
Gerencia y comerciales
Administración
Logistica
MESManufacturingExecution System
SMCSupplyChainManagement
Red de
DistribuciónCRMCustomerRelationshipManagement
Actuadores Sensores Actuadores Sensores
PMAControl del Proceso
DNCDirect Numerical
Control
PLC PLC PLC PLC
SCADASupervisión, Control y Adquisición de Datos
Datos
Gestión de la
Calidad
Gestión del
Mantenimiento
ERPEnterpriseResourcePlanning
Producción
Distribución
Logística
Inventario
Facturación
Contabilidad
PLMProductLifecycleManagement
CAEComputer Aided
Eingeneering
CADComputer Aided
Design
PDMProduct Data
Management
DMFDigital Manufacturing
Estrategia de
Distribución
Información
Cadena
SuministroGestión de
Inventario
CAMComputer Aided
Manufacturing
Logística
ALMCEN
RFID
Ventas
Servicios
Marketing
• Automatización total
• Sistemas interconectados
• Comunicación entre
máquinas
• Anticipación
Logística4.0• Cadena de suministro
completamente integrada
• Sistemas interconectados
• Coordinación total
Fabricación Aditiva
Contexto Industria 4.0
Modelización
5Sep 2018
Inicio del Proyecto: Informe BI - OEE
Visión del pasado: ¿Por qué se producen ineficiencias, salidas de umbrales, …?
6Sep 2018
Existe un error que se comete tradicionalmente a la hora de estimar la realización de tareas de mantenimiento de
carácter preventivo: las “Curvas de bañera” que representan la probabilidad de fallo frente al tiempo de uso de la
máquina, y que se suponían ciertas y lógicas, han resultado no corresponder con la mayoría de los elementos que
componen un equipo.
John Moubray (Autor de “Reliability centered maintenance)
“No puede ser, se reparó la
semana pasada…”.
Caso de uso: Mantenimiento predictivoUn error habitual – Las curvas de bañera
7Sep 2018
7
Respecto a las herramientas funcionales de análisis avanzado,
existen 3 tipos de análisis:
Análisis Descriptivo: Muestra a los expertos las correlaciones entre
indicadores, los patrones relacionados y las reglas que modelan
dichos patrones. El modelado descriptivo trata de dar respuesta a las
explicaciones de por qué se dan ciertos eventos con incidencias, y
cuáles son las razones que explican dichos eventos.
Análisis Predictivo: En base a los modelos predictivos, el sistema
podrá inferir eventos futuros de errores en las carrocerías en función
de la situación actual del resto de sensores y sus correlaciones. Para
ello se analizan las transacciones en tiempo real, en base a los
modelos descriptivos anteriores, generándose eventos teóricos que
indican cuándo se producirán incidencias futuras, su nivel de
gravedad, y las razones de dichas incidencias
Modelado Analítica Avanzada
Modelado Analítico
Análisis Prescriptivo: El desarrollo engloba toda la gestión del Mantenimiento
Prescriptivo está basado en las detecciones de anomalías automáticas (DA).. La
meta principal en la DA, es encontrar situaciones no usuales, explicando
claramente cuáles son los indicadores que provocan dichas situaciones, y sus
valores, de una forma automática y directa, en tiempo “real”.
Análisis Proactivo:
Escenarios y Simulación
Optimización
8Sep 2018
Información
Histórica
Patrones de comportamiento- Perfiles homogéneos
- Reglas de comportamiento
Situaciones Anómalas
Raíz de la situación
Previsión - Simulación de
Escenarios Futuros
Cuadro de Mando de
comportamientos
Propuestas de
Optimización
Predicción Incidencias
Información
Actual
Alertas/Actuaciones
Solución propuesta: Visión general
9Sep 2018
1. Análisis de Procesos (Mantenimiento / Rechazos)
2. Análisis de Productos
3. Análisis de Productos (Calidad / Producción / OEE)
Tipología de Proyectos
11Sep 2018
Comienzo:
Lunes
Tipo de
referencia:
IOPTipo de
referencia:
IOP
Nodo4
Obligatorio
Mantenimiento ProactivoEscenarios y Simulación en Planta
Análisis ProactivoSecuenciación de Operaciones y Simulación. Escenarios.
13Sep 2018
Lenguaje Natural en Industria
Anotaciones en los Mantenimientos
Manuales y Especificaciones Técnicas de los
Equipos
Centro de Asistencia Técnica (CAU)
Servitización y Soporte
14Sep 2018
El ProblemaProcesamiento del Lenguaje Natural
• TOKENIZACIÓN
• STOPWORDS
• RECONOCIMIENTO DE EXPRESIONES REGULARES
• LEMATIZACIÓN
• SINÓNIMOS
• CORRECCIÓN DE ERRORES TIPOGRÁFICOS
• GESTIÓN DE ABREVIATURAS
• DETÉCCIÓN DE IDIOMA
• CONSTRUCCIÓN DE DICCIONARIO
• PESOS DE CONCEPTOS
• EXTRACCIÓN DE RELACIONES ENTRE CONCEPTOS
• EQUIVALENCIAS TEMÁTICAS
• ASOCIACIONES Y ONTOLOGÍA DE ANOTACIÓN
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURALHacer un análisis del corpus para extraer conocimiento previo a la minería.
PROCESAMIENTO LENGUAJE NATURALEJEMPLO ILUSTRATIVO DE UNA ORDEN DE TRABAJO EN
AEROGENERADORES
• Se observan valores de vibración, no se aprecia banda
saturada. Reset de componentes, prueba y liberar
• observar valores vibracion
• no apreciar banda saturada
• reset de componentes
• prueba
• liberar
15Sep 2018
Análisis del CorpusProcesamiento del Lenguaje Natural
PROCESAMIENTO LENGUAJE NATURALAplicar en este proceso tanto técnicas estándar como Machine Learning como otras propias como i3BMap.
17Sep 2018
Transcripción de voz a Texto.
Duración Excesiva
Hombre/Mujer
Día/Mes
Código
Origen
Termination_status
Audioid
Atiende
Cliente
Numero de
Interacciones
Duración de llamada
Datos en Bruto
Ontología
18Sep 2018
BOT CON CAPACIDADES COGNITIVAS APLICADO
ANÁLISIS DEL CORPUS
Anális
is d
el C
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Genera
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uto
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e C
onte
nid
o
UTTERANCES
ENTITIES
FEATURES
INTENTS
Agrupación de Conceptos y Relevancia
Equivalencias y Temáticas
19Sep 2018
Sistema de Preguntas-Respuestas
• Sistema totalmente embebido en la base de datos del propio
ERP/CRM
• Parametrización mínima
• Autocatalogación y anotación automáticos
• Sencillez de uso y Sistema de preguntas en lenguaje natural.
• Implantación inmediata
• Multiidioma y multiformato
• Seguimiento y control:
• Sistema de auto-corrector ortográfico integrado
20Sep 2018
Nueva EstrategiaMinería de Procesos
MAPEO DE PROCESOS SOBRE LENGUAJE NATURAL
Visualizar en grafos la secuencia
de tareas o procesos de trabajo
que se han seguido para
solucionar un mismo tipo de
incidencia.
Visualizar los nodos en el proceso o decisiones
a tomar, a partir de las cuales se generan
distintos caminos.
21Sep 2018
Optimización en NLPModelo Prescriptivo
OPTIMIZACIÓNCrear un manual para cada tipo de incidencia y, cuando sea necesario, para cada tipo de aerogenerador de acuerdo al
modelo-fabricante pero también de acuerdo a otras variables como los años/nivel de envejecimiento, la localización, etc.
Aplicar algoritmos para seleccionar la secuencia de tareas óptima, es decir, que generen
el recorrido mínimo en base a variables de éxito como: frecuencia, coste, tiempo, etc.
22Sep 2018
Guías de Actuación AutomáticasMinería de Procesos & NLP
MINERÍA DE DATOS: MAPEO DE PROCESOSHacer minería de procesos a partir de los datos transformados tras el PLN.
Visualizar en los grafos la frecuencia con que se
produce una tarea y una transición.
Considerar o priorizar, de todas las tareas realizadas para la solución de
una incidencia, las que se realizan con mayor frecuencia en distintas
incidencias (eventos en verde).
23Sep 2018
EjemplosModelo Prescriptivo
OPTIMIZACIÓN
Generar un manual de actuación estático en el que se muestren los k-caminos más cortos con vistas
a protocolizar el procedimiento.
Manual 1:
Manual 2:
Manual 3:
Manual 4:
25Sep 2018
25
La mala calidad de los datos en origen es un problema habitual al
cual se enfrentan los sistemas analíticos. Los contextos en los que no
existe un método de Gobierno de datos establecido pueden agravar
este tipo de situaciones generando multitud de “falsos positivos” en
las predicciones resultantes a partir del modelado.
En este sentido, lo importante y prioritario es tener un punto de partida, una
serie de métricas que permitan identificar el estado actual de los datos.
Para ello, es básico realizar una auditoría inicial o perfilamiento de los
datos, con el objetivo de averiguar en qué estado se encuentran éstos y a
partir de ahí, detectar qué se debe corregir y a su vez determinar
parámetros de control que ayuden a medir el avance en los procesos de
calidad.
Estos parámetros son conocidos
como las seis dimensiones de
calidad de datos y son
consideradas como los puntos
clave que debe de cubrir la calidad
de los datos para asegurar nuestros
procesos de limpieza y calidad.
Análisis de la Calidad de Datos
Análisis de la calidad de datos
26Sep 2018
26
Evaluación de los Modelos
Evaluación de los Modelos
La confianza de los modelos se realizará mediante
técnicas de Validación Cruzada (x-Validation), en base
a entrenamientos de tipología “n-fold”,
seleccionándose el mejor conjunto de algoritmos que
satisfaga los objetivos previstos
.
La importancia de un modelo podrá ser
ponderadas, además de por medios
estadístico, en función de los costes que
puedan suponer cada uno de los Falsos
Positivos o Verdaderos Negativos que se
generen en las predicciones.
27Sep 2018
www.ibermatica.com/innovacion
Dr. Aitor Moreno Fdz. de Leceta
AI Director
Gracias
“El análisis predictivo ayuda a conectar los
datos con la toma de decisiones extrayendo
conclusiones fiables acerca de las
circunstancias actuales y los eventos futuros”
Gareth Herschel, Research Director,
Gartner Group