
Integración de sistemas
Una de las grandes diferencias entre la tercera y la cuarta revolución industrial o Industria 4.0 es la captura, integración y aprovechamiento de los datos a lo largo de toda la cadena de valor de la empresa. Para ello Pentamatik dispone de una dilatada experiencia en el desarrollo e integración de soluciones IT (Information Tecnology) y (OT) Operational Technology.

Sistemas SCADA (Supervisory, Control and Data Acquisition)
Con los Sistemas SCADA dispone de una interface integrada para la monitorización y/o control de las instalaciones.

MES (Manufacturing Execution System)
Sistema de gestión de la producción. Las principales funciones del sistema MES son la recopilación de datos automáticos, detalle de los paros de máquina y los motivos de las pérdidas de eficiencia y/o de calidad, gestión sin papeles de la fábrica, mostrar la producción realizada y pendiente en tiempo real, analizar la productividad y la eficiencia de los recursos, ofrecer informes para la gestión de la producción, disponer de cuadros de mando a tiempo real, generar mapas interactivos de la fábrica, departamento, área o centro de trabajo, mostrando el estado de las máquinas en todo momento

ERP (Enterprise Resource Planning)
El ERP es un conjunto de
aplicaciones de software integradas, que permiten automatizar la mayoría de las
prácticas de negocio relacionadas con los aspectos operativos o productivos de
la empresa, facilitando y centralizando la información de todas las áreas que
la componen: compras, producción, logística, finanzas, recursos humanos,
marketing, servicios, proyectos y atención al cliente. En Pentamatik podemos
integrar el sistema MES con el sistema ERP, de este modo, el ERP envía las
órdenes de proceso o fabricación al sistema MES, y el sistema MES devuelve toda
la información generada durante la fabricación como puede ser la información
relacionada con los operarios, tiempos, consumos, producción, condiciones de operación, trazabilidad, controles de
calidad, etc.

IoT (Internet of Things)
Describe la red de objetos físicos (cosas) que incorporan sensores, software y otras tecnologías con el fin de conectar e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de Internet. Estos dispositivos van desde objetos domésticos comunes hasta herramientas industriales sofisticadas. Con más de 7 mil millones de dispositivos IoT conectados en la actualidad, los expertos prevén que este número aumente a 10 mil millones para 2020 y 22 mil millones para 2025. La recolección de datos sin intervención humana, permite realizar un seguimiento detallado de todo, y reducir de forma importante los costes y optimizar el uso de los objetos, cosas o activos. También permite conocer el estado de los objetos, si necesitan ser reparados, cambiados o recuperados, conocer su localización, gestionar la trazabilidad, etc.

Big Data
Se
trata del almacenamiento, procesamiento y gestión de un conjunto de datos
masivo que pueden ser estructurados (p.ej. SQL) o no estructurados (p.ej.
Textos, Imágenes, Vídeos, Audio, etc.). Estos datos en una primera fase se
almacenan en un Data Lake (Lago de Datos). Posteriormente los datos son
sometidos a un proceso de ETL (Extract, Transform, Load). Los datos
seleccionados y transformados se cargan en un Datawarehouse (Almacén de Datos) para
poder ser aprovechados en análisis posteriores.

Data Analysis
A los datos obtenidos con la captura de datos o mediante Big Data, se aplican algoritmos clásicos o de inteligencia artificial, utilizando analítica de datos o Business Intelligence. De este modo se puede extraer la información relevante, con la que se realizan reports, visualizaciones o tableros de mandos, que permiten a los responsables del negocio o planta tomar las decisiones más adecuadas.

Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep-Learning (DL)
La AI es la ciencia que estudia cómo construir programas y máquinas inteligentes que puedan resolver problemas de forma creativa. ML es un subconjunto de la IA que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. DL es un subconjunto del ML en el que se utilizan redes neuronales con el fin de analizar diferentes factores con una estructura similar al sistema neuronal humano.

Cloud Computing
Conjunto de tecnologías que permiten el acceso remoto a software, a almacenamiento de archivos y al procesamiento de datos a través de internet. Existen tres modalidades de Cloud-Computing. IaaS (Infraestructure as a Service) donde un tercero proporciona la infraestructura IT. PaaS (Platform as a Service) donde el proveedor proporciona un entorno donde los desarrolladores ya pueden crear sus aplicaciones. SaaS (Software as a Service) donde la aplicación ya está implementada en el cloud y se contrata su uso.

Blockchain
Sistema
de registro distribuido que promueve la descentralización, transparencia e
integridad de los datos. Permite la
realización de transacciones seguras y fiables, mayor transparencia, datos
prácticamente imposibles de falsificar, mantener la integridad de la
información, automatizar las transacciones ganando en velocidad y eficiencia.
Esta tecnología permite la automatización de las transacciones económicas,
contratos digitales y el control de la trazabilidad de los productos

Aplicaciones móviles
Desarrollamos
aplicaciones móviles con una interface intuitiva que le permitirá controlar sus
dispositivos, procesos o negocio des de cualquier lugar del mundo y en
cualquier momento