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Ingeniería de Datos y Fundamentos Analíticos

Construir una base fiable para el análisis

Data foundationsources → ingest → store → use
SOURCESERPERP: Orders, assets, work orders · nightly batchHistorianHistorian: Process tags · 1 sSensorsSensors: Vibration, current · 25.6 kHz burstsDocumentsDocuments: Reports, logs · on changeINGESTCollectCollect: Batch and streaming connectorsValidateValidate: Units, timestamps, gaps, duplicatesLabelLabel: Asset identity, lineage, metadataSTORETime seriesTime series: Measurements by asset and tagAnalyticalAnalytical: Reconciled business and machine recordsUSEModelsModels: Training and scoringApplicationsApplications: Dashboards, decision supportReportsReports: Traceable to source
flow4 sources · 2 stores · 3 uses

Ingeniería de datos

El rendimiento analítico depende de la disponibilidad, la consistencia y el significado de los datos subyacentes. MNC Analytics ayuda a las organizaciones a organizar información fragmentada y a establecer los flujos de datos necesarios para un análisis y un despliegue fiables.

Trabajamos con sistemas corporativos, plataformas operativas y dispositivos conectados, abordando cómo se recoge, transforma, almacena y pone a disposición de usuarios y aplicaciones la información.

Qué ofrecemos

8

  1. 01

    Inventarios de datos, perfilado y evaluaciones de preparación

  2. 02

    Limpieza, conciliación, etiquetado y controles de calidad de los datos

  3. 03

    Pipelines de datos por lotes y en streaming

  4. 04

    Arquitectura de bases de datos, series temporales y almacenamiento analítico

  5. 05

    Integración de registros de negocio, datos de máquina y mediciones de sensores

  6. 06

    Definiciones comunes, metadatos, linaje e identificación de activos

  7. 07

    Gestión de marcas de tiempo, unidades de medida, valores ausentes y cambios de configuración de los equipos

  8. 08

    Disposiciones de acceso, retención y reproducibilidad adecuadas al uso previsto

Qué hace posible

Una base de datos consistente y trazable que sustenta el análisis, reduce el trabajo de preparación evitable y hace que los resultados sean más fáciles de investigar y mantener.

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01Energía y servicios públicosFrancia

Previsión de la demanda de calor y electricidad para una empresa de servicios energéticos municipal

Las previsiones horarias con bandas de incertidumbre calibradas sustituyeron a las estimaciones en hoja de cálculo, de modo que el equipo de despacho compromete ahora la planta y compra energía de balance con un nivel de confianza declarado.

  • -52%error absoluto medio de previsión
  • 89%cobertura observada del intervalo del 90%
  • 48 hhorizonte horario, reentrenado semanalmente
Leer más
Error absoluto medio por mes, manual frente a modeloManualModelo
051015OctNovDicEneFebMarOct Manual: 8.10 MWhOct Modelo: 4.20 MWhNov Manual: 10.4 MWhNov Modelo: 4.90 MWhDic Manual: 12.9 MWhDic Modelo: 6.10 MWhEne Manual: 13.6 MWhEne Modelo: 6.30 MWhFeb Manual: 11.8 MWhFeb Modelo: 5.60 MWhMar Manual: 9.20 MWhMar Modelo: 4.40 MWh
MWhMar · 4.40 MWh
02Edificación e infraestructurasEmiratos Árabes Unidos

Rendimiento energético de una cartera de edificios comerciales

Se unificaron los datos de medición, gestión de edificios y meteorología de 27 edificios, y los modelos de edificio calibrados clasifican ahora las opciones de rehabilitación por ahorro verificado en lugar de por estimación.

  • 27edificios sobre una única base de datos
  • 5 de 6rehabilitaciones dentro del rango de ahorro modelado
  • -11%intensidad energética de la cartera, primer año
Leer más
Ahorro modelado frente a medido, primera ronda de rehabilitaciónModeladoMedido
05101520B1B2B3B4B5B6B1 Modelado: 14 %B1 Medido: 13 %B2 Modelado: 9 %B2 Medido: 10 %B3 Modelado: 18 %B3 Medido: 16 %B4 Modelado: 7 %B4 Medido: 8 %B5 Modelado: 12 %B5 Medido: 11 %B6 Modelado: 10 %B6 Medido: 6 %
%B6 · 6 %
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