Ciencia de datos y Machine Learning aplicados a tus operaciones

Suez garantiza a las administraciones locales a las que da servicio un rendimiento de red calculado cada día. Pero las lecturas de consumo llegan incompletas, por fallos de telelectura o por contadores sin equipar. Galadrim desarrolló el motor de estimación que cubre esos huecos: predice el consumo de los contadores con histórico teniendo en cuenta la meteorología y los consumos vecinos, reconstruye un perfil tipo para los parques menos equipados y entrega un rendimiento global con su margen de incertidumbre. El motor funciona en la infraestructura Google Cloud de Suez.

Castrol, filial del grupo BP, opera una línea de llenado automatizada en una planta totalmente desconectada. Entrar en ella durante el ciclo expone a un accidente grave. Entrenamos un modelo de detección con varias horas de vídeo y 500 imágenes anotadas, elegimos el hardware capaz de ejecutarlo in situ e instalamos el sistema en la línea. Una cámara vigila la zona peligrosa de forma continua: en cuanto alguien entra, salta la alerta al instante. Y ninguna imagen sale de la fábrica.

El área de neurociencia de Chanel quería entender el uso real de sus productos a partir de pruebas grabadas en vídeo. El objetivo: obtener datos cuantificables sobre cómo se aplica una persona un cosmético. Galadrim desarrolló algoritmos de reconocimiento de imágenes que siguen la cabeza, la mano y los dedos de la usuaria a lo largo de todo el vídeo. Cada gesto se cuenta y se clasifica por tipo (masaje en semicírculo o toques ligeros), lo que da a Chanel una medida objetiva de cómo se aplica un cosmético.

Vinci Construction asigna cada día operarios, maquinaria de obra y locomotoras para garantizar la continuidad de sus operaciones ferroviarias. Las reglas se acumulan: tiempos de descanso, habilitación de cada operario para conducir una máquina concreta, encadenamiento de trayectos de una obra a la siguiente. Galadrim desarrolló el motor de planificación integrado en su herramienta interna, que procesa todas las obras en un único cálculo. Un jefe de obra abre su herramienta por la mañana y encuentra la planificación de sus equipos ya hecha y conforme a todas las reglas. Solo le queda validarla.

Groupe Blondel gestiona la logística del astillero de Chantiers de l'Atlantique, donde las grúas, los ascensores y los montacargas marcan el ritmo de toda la obra. Había que usarlos a pleno rendimiento, asignar los equipos y seguir los flujos de bultos. Y todo sin crear colas delante de un medio saturado. Galadrim desarrolló la aplicación que reúne estas restricciones: un modelo predice el volumen de bultos que llegará para anticipar la carga real, los responsables de obra reservan sus franjas de elevación desde la interfaz y el algoritmo de asignación construye las planificaciones respetando los tiempos de trabajo y las compatibilidades entre operarios y máquinas. Cada empleado recibe su planificación personalizada por la mañana.

Spoticar, la marca de vehículos de ocasión del grupo Stellantis, gestiona una red de distribuidores y el portal de anuncios que les trae compradores. La información que decide una compra estaba repartida en seis sistemas que no se comunicaban: stock, mantenimiento, documentación del fabricante, opiniones de clientes e historiales de búsqueda. Galadrim los reúne en la base única del grupo, trabajando dentro de su marco de ingesta y de sus normas de seguridad. Después construye el diccionario que describe esos datos con el vocabulario del negocio. Un comprador hace su pregunta en francés y obtiene los vehículos que encajan; un concesionario gestiona su stock. Todo sobre los mismos datos.