Soluciones SAP HANA

Desafío: las empresas de producción a nivel mundial están ampliamente dispersas por todo el mundo. Es importante gestionar eficazmente los proyectos y prestar apoyo mediante el seguimiento y las alertas. Además, el proceso de producción genera datos complejos, por lo que necesitamos extraer información clave para tomar decisiones rápidamente y resolver problemas de producción.
Solución: el sistema de alerta de Big Data para la fabricación es una parte importante de la producción inteligente. Muestra alertas de calidad de extremo a extremo (E2E) para las empresas de producción a nivel global, desde el momento en que un proveedor suministra materiales hasta la producción y la comercialización. Para identificar los factores que afectan a la calidad o los factores que pueden desencadenar alertas, hemos creado un sistema de TI que recopila datos automáticamente. El sistema permite a los usuarios establecer un umbral razonable y un modelo de minería de datos basado en los datos recopilados. Después de generar una alarma basada en el cálculo del modelo, el sistema puede enviar automáticamente la información de alarma al personal relacionado con la gestión de calidad, que puede localizar problemas mediante un análisis rápido de fallos.
Para admitir la función de alerta de calidad de Big Data, Huawei proporciona la plataforma FusionInsight Big Data y la solución de aceleración de Big Data (tarjetas FPGA y SSD).
Beneficios para el cliente: la tarjeta de compresión de datos DA200 ayuda a guardar el 30 por ciento de los nodos de datos y licencias para el sistema Big Data. La ES3000 NVMe SSD permite que la velocidad de análisis en tiempo real de Spark aumente en un 40 por ciento.

Desafíos: el diagnóstico de fallos es un problema para el mantenimiento. ¿Cómo podemos reparar los equipos de manera eficaz y eficiente?
Solución: el diagnóstico en línea cloud y el modelo de pruebas inteligentes pueden ayudarle a diagnosticar un fallo de forma eficaz. El diagnóstico cloud en línea permite realizar un diagnóstico a distancia y aprovechar los recursos de los expertos en función de sus necesidades. El modelo inteligente puede aprender algoritmos a través de aprendizaje automático para crear automáticamente una matriz D y ajustar parámetros. Además, puede modificar el modelo de diagnóstico a través del autoaprendizaje. Con el modelo inteligente, puede realizar rápidamente una prueba, localizar el fallo y rectificarlo.
Para apoyar el diagnóstico cloud inteligente, Huawei puede proporcionar una fuente de recursos heterogénea que consiste en las plataformas de procesamiento heterogénea de la serie G y las plataformas cloud de hardware Atlas inteligentes y de próxima generación.
Beneficios para el cliente: esto puede mejorar enormemente la eficacia del diagnóstico y reducir los costes de mano de obra y materiales.

Desafíos: Actualmente existen más requisitos de personalización. ¿Cómo pueden las empresas lograr una producción flexible y acortar el periodo desde el pedido hasta la entrega?
Solución: el análisis predictivo de HANA le ayuda a predecir y analizar datos como los que proporciona el software ERP sobre el suministro de material histórico. Gracias a esto, puede predecir con precisión el ciclo de suministro, evaluar a los proveedores y seleccionar al proveedor más eficaz.
Beneficios para el cliente: el ciclo de suministro se acorta en un 20 por ciento y la precisión de predicción del ciclo supera el 80 por ciento.

Desafíos: se introduce un gran número de máquinas y equipos para la producción automatizada. Sin embargo, las averías pueden provocar accidentes en la producción. ¿Cómo podemos prevenir estos fallos?
Solución: la solución HANA proporciona una plataforma para el modelado de mantenimiento predictivo y el análisis predictivo. Le ayuda a identificar los factores clave que pueden causar fallos y predecir la probabilidad de fallo de cada componente.
Beneficios para el cliente: la solución le permite monitorizar el estado de las máquinas y equipos, y tomar acciones predictivas antes de que ocurra un fallo en los activos de los clientes.