DDS Pythia, S.L.

Es una herramienta analítica avanzada diseñada para optimizar el consumo energético y mejorar la gestión de riesgos y toma de decisiones estratégicas en plantas industriales de automoción.
Combina análisis causal, predictivo y prescriptivo para ofrecer un enfoque escalonado y preciso hacia la transformación digital de las operaciones industriales.
Gracias a su capacidad de simulación de escenarios basada en datos reales de KPIs, PYTHIA proporciona una visión clara y anticipada del impacto que diversas variables tienen sobre los procesos y el consumo energético en tiempo real.
Nuestro objetivo es impulsar operaciones más eficientes, sostenibles y rentables mediante decisiones informadas y basadas en datos.

Casos de Uso:

1. Optimización del consumo energético basada en datos reales en Planta de Automoción.
Simulación de escenarios multivariables, donde PYTHIA analiza cómo diferentes factores (como producción, calidad o consumo energético) se relacionan entre sí para identificar el mejor escenario operativo en planta.
En este caso de éxito, PYTHIA analizó variables críticas como la producción de planta, número de modelos, calidad, energía consumida y temperaturas para modelar escenarios de eficiencia energética en tiempo real.
A través del análisis predictivo y la simulación de distintos escenarios, la herramienta identificó patrones ocultos y recomendaciones específicas para optimizar el consumo de electricidad y calor en el proceso productivo, ajustándose dinámicamente a las condiciones de operación.
El resultado: reducción de costos energéticos, mejora de la sostenibilidad y mayor capacidad de anticipación en la toma de decisiones industriales.

2. Optimización energética en planta de automoción.
En una planta industrial del sector automoción, PYTHIA analiza la relación entre consumo energético (electricidad y calor) y las variables de producción en las líneas de Chapistería, Pintura y Montajes.
Gracias al modelado avanzado de correlaciones y a la simulación de escenarios, PYTHIA permite identificar patrones ocultos, optimizar el uso de energía y reducir los costes de operación, manteniendo la eficiencia productiva.