Casos de Éxito

En JhedAI, nos enorgullece compartir historias de éxito que ilustran cómo nuestras soluciones de inteligencia artificial han catalizado la transformación en diversas empresas. Estos casos de éxito no solo son testimonios de nuestra dedicación a la excelencia, sino también ejemplos tangibles de cómo la implementación estratégica de inteligencia artificial puede abordar problemas críticos y generar resultados cuantificables.

CAPEX / OPEX

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Descripción

SolarKEnterprise es una empresa de energía solar en México, la cual utiliza flujos y análisis de datos para detectar incrementos o decrementos en sus costos de operación y mantenimiento (OPEX), así como en los gastos de capital (CAPEX) relacionados con la adquisición de activos a largo plazo. A partir de un análisis automatizado, cada semana recibe un reporte con los sistemas con mayor variación del costo esperado, y muestra las causas principales (aumento de costos de materiales, instalación, o de transporte y logística), dando detalle del costo esperado, el costo obtenido y las características que provocaron este aumento. De esta manera, los stackeholders de esta organización pueden tomar acción para reducir los futuros costos de sistemas similares y buscar convenios con proveedores.

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Características Principales

  • Análisis de causa raíz del incremento en los costos operativos y/o de mantenimiento.
  • Estimación/Pronóstico de gastos operativos y de mantenimiento para encontrar incrementos o disminuciones esperadas en costos.
  • Análisis de áreas de oportunidad donde el bajar el costo operativo tendrá un mayor impacto en la empresa.
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Resultados

  • Reducción de tiempo de analistas y managers al buscar la causa raíz de hasta 70%.
  • Reducción de costos operativos en un 15%.
  • Reducción de tiempo de toma de decisiones de hasta un 60%.

Secado de Biomasa

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Descripción

Este caso es de una empresa de secado de biomasa que utiliza la ciencia y el análisis de datos para predecir la temperatura que alcanzarán sus sistemas de secado que funcionan con base en a la energía solar térmica, y automatizan un sistema de respaldo que les permite seguir en funcionamiento y alcanzar la temperatura adecuada en caso de que la energía solar no esté disponible o se encuentre escasa durante el día.

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Características Principales

  • Estimación del desempeño del sistema.
  • Mejora en el rendimiento.
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Resultados

  • Reducción de hasta 20 ton/año en emisiones de CO2.
  • Aumento en la eficiencia en un 15%.
  • Reducción de la intermitencia en el secado de hasta 25%.

Optimización de Procesos

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Descripción

En una empresa minera, la cual utiliza un análisis de datos para mostrar los costos históricos de sus procesos operativos y de mantenimiento, pudiendo observar tendencias como cantidad total de material removido cada semana, su variación, y las características y acciones que han llevado a esos resultados. De esta manera, los stakeholders toman decisiones sobre qué área generaría un mayor impacto si se reducen los costos específicos de esta.

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Características Principales

  • Análisis geográfico sobre las ubicaciones con mayores ganancias.
  • Estimación de posibles reducciones de costos operativos y de mantenimiento a partir de tendencias históricas.
  • Optimización de recursos al encontrar aquellas características de materiales, mano de obra y transporte que maximiza la producción y minimiza costos.
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Resultados

  • Aumento de productividad en un 15%.
  • Decisiones de mayor y mejor impacto para la empresa.
  • Reducción de costos de materiales en 20%.

Prospección de Clientes

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Descripción

En una empresa de energía solar que utiliza la ciencia de datos para predecir si sus prospectos a clientes y clientes tienen una alta o baja probabilidad de ser deudores. Asimismo, les permite conocer aquellos clientes con un mayor potencial de compra y genera ofertas personalizadas lo cual incrementa la probabilidad de cerrar una venta.

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Características Principales

  • Segmentación de clientes.
  • Mayores ventas en menor tiempo.
  • Menor cantidad de clientes deudores.
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Resultados

  • Incremento en la tasa de retención de clientes en un 15%.
  • Reducción de cantidad de clientes deudores en un 40%.
  • Incremento en la cantidad de nuevos clientes por mes en un 10%.

Presupuesto

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Descripción

En una empresa multinacional que utiliza la ciencia de datos para predecir los futuros gastos operativos y preparar los presupuestos de acuerdo a la cantidad esperada de sistemas que requieren mantenimiento y los gastos históricos que ha realizado. Asimismo, tiene un modelo que le permite conocer las tendencias de la vida útil de sus activos. Lo que le permite visualizar los materiales que mejor desempeño tienen y seleccionar aquellos con menor costo y mayor vida útil.

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Características Principales

  • Mejor control y utilización del presupuesto.
  • Menor gasto operativo y de mantenimiento.
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Resultados

  • Visualización de posibles gastos futuros.
  • Reducción de mantenimientos correctivos en un 20%.

Predicción de Fallas

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Descripción

Solución para el pronóstico de fallas en cargadores frontales de alto tonelaje basada en analítica avanzada de datos y un modelo Holistic-Hybrid System-Level Prognostics o HH-SLP; el cual otorga a fabricantes, distribuidores y usuarios de cargadores la capacidad de predecir y prevenir fallas críticas en sus equipos, reduciendo costos de mantenimiento a la vez que se mejora la disponibilidad y sustentabilidad de sus operaciones en minería y construcción.

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Características Principales

  • Estimación avanzada del estado de salud del equipo a través de técnicas de Prognostics and Health Management (PHM).
  • Recomendaciones de mantenimiento personalizadas basadas en datos.
  • Monitoreo en tiempo real de la condición del equipo a través de una plataforma web levantada en Amazon Web Services.
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Resultados

  • Mejora en la planificación del mantenimiento, reducción de costos operativos, y aumento en la disponibilidad de equipos.
  • Genera ahorros de hasta 39.156.000 USD/año.
  • Aumento de la productividad que resulta en 238 millones USD/año de ganancia adicional.
  • Reducción de 753 ton CO2/año por concepto de traslado de componentes (equivalentes al efecto de plantar 5020 árboles).

Optimización del Proceso de Electrodiálisis

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Descripción

Implementamos un sistema de control automático basado en IA para optimizar el proceso de electrodiálisis, mejorando la eficiencia y reduciendo costos operacionales de mantenimiento de la planta.

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Características Principales

  • Implementación de algoritmo de control automático con IA puesto en producción con Online Learning.
  • Confección de Hardware para recibir las señales del algoritmo de IA y ejecutarlas en la planta.
  • Integración con sistemas existentes para mejora continua.
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Resultados

  • Optimización de consumo energético.
  • Mejora en la productividad.
  • Reducción significativa de costos operacionales.