LIS Data Solutions

Quiénes somos

LIS Data Solutions es una empresa de consultoría especializada en los sectores logístico, industrial, inmobiliario y del transporte. A través de herramientas de Business Intelligence y Data Science, ayuda a sus clientes a conocerse mejor y a mejorar sus procesos y resultados de manera intuitiva.

Nació en 2013 en Vitoria con la idea de hacer más rentables y sostenibles a las empresas mediante el uso de técnicas de Big Data e inteligencia artificial, y actualmente cuenta con alrededor de 100 personas en plantilla y sedes en Cantabria, Barcelona, Madrid y Ulm (Alemania). Además, cuenta con un departamento de I+D más de 15 personas dedicadas exclusivamente a la investigación e innovación.

Además, forma parte de diversas asociaciones empresariales relacionados con su sector de actividad, como el Clúster de Automoción del País Vasco (ACICAE), la Asociación Española de Tecnologías Inteligentes para la Industria del Manufacturing (STECH) la Asociación de Tecnologías de la Información y la Comunicación de Cantabria (TERA), el Clúster de Automoción de Cantabria (GIRA), el Centro Vasco de Inteligencia Artificial (BAIC), o la Asociación de Empresarios de Bizkaia en Red (Bizkaired), entre otras.

Puesto que en un mundo digitalizado cada vez se generan más datos, y que estos pueden procesarse y explotarse para optimizar los procesos, LIS Data Solutions trabaja el ciclo completo del dato como un activo fundamental en los procesos de las empresas. ­­­­Su actividad se centra en la monitorización de entornos de producción y la detección de fallos en etapas tempranas (mantenimiento predictivo), la predicción de compras para optimizar inventarios, la automatización de procesos, la planificación de operaciones y la visualización de datos mediante paneles de control para un mejor uso de la información recogida en procesos de gestión e industriales. 

Servicios ofrecidos 

LIS Data Solutions emplea soluciones de big data e inteligencia artificial para la optimización y mejora de procesos industriales y de toma de decisiones en diversas áreas.

Bussiness Intelligence y Big Data

Para ayudar a las corporaciones a conocerse mejor y a mejorar sus procesos y resultados de manera intuitiva, LIS Data Solutions se encarga de la captura y análisis de datos a gran escala, llevando a cabo el diseño y la configuración de infraestructuras que permitan desplegar la solución escogida.

Abarca todo el ciclo de vida del dato:

  1. Identificar necesidades, establecer requisitos y diseñar una hoja de ruta para el desarrollo del proyecto.

  1. Seleccionar, desplegar y configurar servicios de infraestructura cloud en los principales proveedores del mercado (Azure, AWS, Google Cloud), tanto para datos en tiempo real como para batch.

  1. Desarrollar mecanismos y soluciones personalizadas para la adquisición, integración y almacenamiento de los datos.

  1. Analizar los datos utilizando técnicas de machine learning.

  1. Diseñar y desarrollar tableros para una visualización intuitiva de los resultados.

Inteligencia artificial

LIS Data Solutions se ha especializado en la investigación y desarrollo de distintas técnicas de inteligencia artificial, como machine, deep, reinforcement o procesamiento del lenguaje natural, visión artificial. Así, obtiene soluciones complejas a un abanico de escenarios.

Las fases son las siguientes:

  1. Consultoría y análisis de necesidades para identificar los objetivos y áreas de mejora.

  1. Análisis descriptivo para la identificación de variables.

  1. Despliegue de todo el ciclo del dato en una infraestructura cloud escalable.

  1. Procesado de datos y análisis exploratorio para determinar la calidad del dato y comprender el significado de las variables.

  1. Selección y entrenamiento de modelos, ajustando los parámetros necesarios.

  1. Evaluación del rendimiento de los modelos mediante métricas.

  1. Mantenimiento de modelos y reentrenamientos para una mejora continua de la solución.

Casos de éxito en el ámbito del mantenimiento predictivo y la detección de anomalías.

La amplia trayectoria de LIS Data Solutions le ha permitido realizar proyectos para diferentes clientes y sectores diferentes, donde se ha diseñado e implementado modelos para la detección de anomalías tanto en los propios procesos como en las máquinas que han permitido realizar un mantenimiento predictivo crucial para muchas empresas. Esto les ha permitido conseguir optimizar y tener una visión completa y entendible de sus procesos productivos.

Caso de éxito 1

  • Reto: Localizar y prevenir el punto débil de la línea

Las paradas en la línea de producción por fallas mecánicas de un robot provocan pérdidas monetarias muy importantes. El cliente quería encontrar el punto débil de la cadena para dar una solución al problema anticipándose al fallo.

  • Solución: Garantizar el correcto funcionamiento de la producción

Utilizando algoritmos estadísticos avanzados y técnicas de aprendizaje automático, se detectaron pequeñas fluctuaciones en el funcionamiento normal de las máquinas. Los diferentes KPI de los motores de más de 600 robots se monitorizan en tiempo real.

La solución se ha integrado en una arquitectura idónea para que los tiempos de respuesta a las consultas y el almacenamiento de información sean óptimos. Además, cada tarea se ejecuta como un microservicio para garantizar la estabilidad del sistema.

Caso de éxito 2

  • Reto: Prevención de incidencias en la cadena

Los fallos en los robots industriales llevan a paradas no planificadas en la chapistería de la fábrica de VW Navarra, con costes directos de más de 60.000/minuto. Se define la creación de un sistema que advierta de posibles incidencias en el funcionamiento de la línea.

  • Solución: Ingesta de datos, almacenamiento, visualización y análisis avanzado

Se implementó un sistema de adquisición de datos en tiempo real que extrae los datos medidos por los propios robots automáticamente. Toda la información se almacena en una base de datos escalable, que se utiliza para un análisis más detallado.

Por medio de diferentes modelos matemáticos, que se alinearon con el problema específico, se evalúa el riesgo de fallos y el desgaste de las máquinas.

Además, se han implementado dashboards personalizados que visualizan toda la información en tiempo real. Este sistema incluye unas alarmas automatizadas que alertan al equipo de producción sobre los problemas de producción detectados.