Evaluación y caracterización de algoritmos avanzados para aplicaciones en procesos operativos (manufactura, almacenes, logística) y previsión de demanda.

Evaluación del rendimiento, la calidad y la precisión de los resultados ofrecidos por diferentes algoritmos avanzados para aplicaciones específicas en procesos operativos industriales utilizando datos sintéticos generados por gemelos digitales basados en datos del proceso en estudio.
También se considera la evaluación del rendimiento, la calidad y la precisión de los resultados ofrecidos por diferentes algoritmos avanzados para previsión de demanda en empresas manufactureras o de distribución.
Como alternativa a los gemelos digitales o conjuntos de datos dedicados, se consideran dos opciones:
El uso de datos previamente curados de los procesos operativos del cliente para evaluar soluciones específicas de optimización de procesos basadas en IA. En estos casos, se realizará una evaluación inicial de las características de los datos y procesos mediante procesamiento y análisis avanzado de datos (utilizando, entre otras, técnicas de ML).
El uso de conjuntos de datos en tiempo real obtenidos de la instalación y configuración de redes de sensores, tecnologías de comunicación y sistemas de identificación sin contacto para el seguimiento de materiales/activos/personas en plantas industriales como desarrollos piloto.
En general, el resultado será un informe técnico que describa los resultados de los algoritmos basado en indicadores predefinidos para evaluar su rendimiento.
Público objetivo: Empresas industriales/logísticas – desarrolladores de soluciones de IA (en el área de ERP o herramientas de soporte a la decisión).