Así fue el II datatón IndesIA
Hemos celebrado la segunda edición de nuestro datatón, una iniciativa para acelerar el uso de los datos e inteligencia artificial en empresas de la cadena de valor industrial de nuestro país, especialmente pymes. En tan solo tres días, cinco equipos compitieron para alzarse ganador del II datatón de IndesIA, que tuvo lugar en la sede de Microsoft España. Tras días de intenso trabajo, los equipos ganadores presentaron sus retos ante un jurado técnico. La solución analítica diseñada por Grupo Cosentino en colaboración con la empresa tecnológica Verne resultó ganadora de la segunda edición del datatón de IndesIA. Esta herramienta tiene como objetivo conocer cómo la variación del precio de un producto puede afectar a su demanda. Durante varios días 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, contaron con la colaboración de las compañías Verne y Ghenova Digital, Bluetab, Tinámica y Repsol como facilitadores tecnológicos. De esta forma se buscaron 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 gala de clausura del evento se premió 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 decidió premiar a la propuesta de Cosentino y Verne en la que se pretendía saber cómo afecta el cambio de precios o descuentos en la tendencia 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. 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 reto concreto de negocio. Para desarrollar estos trabajos, IndesIA pone 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, puso 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 empresas españolas, especialmente a las pymes. Retos II Datatón IndesIA Al margen del reto ganador, el resto de las propuestas en el segundo Datatón IndesIA buscaron 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
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