Inteligencia Artificial
Fundada en 2012, Seebo ofrece una solución de inteligencia artificial para permitir a los fabricantes identificar ineficiencias en sus procesos para predecir y prevenir pérdidas de producción. La solución de la empresa utiliza algoritmos de inteligencia artificial con una profunda experiencia en la fabricación de procesos para ofrecer la capacidad de comprender cada proceso de producción individual, lo que podría ahorrar dinero a los clientes al revelar las causas ocultas de sus pérdidas de producción.
Seebo aumenta eficiencia de procesos
Los clientes de Seebo pueden recurrir a una biblioteca de componentes virtuales integrada en la plataforma de Seebo para las piezas que necesitan. El catálogo incluye representaciones digitales de sensores para rastrear el calor, la presión y otros factores operativos, así como varios componentes de programación preempaquetados.
Como muchas empresas, Seebo ha prosperado gracias a la pandemia de COVID-19. Durante 2020, Seebo experimentó un crecimiento interanual del 400% a medida que los fabricantes enfrentaban un mercado cada vez más desafiante y competitivo.
Según la compañía, esos desafíos incluían una necesidad urgente de aumentar la eficiencia, específicamente reduciendo las pérdidas de producción y, en algunos casos, para hacer frente a picos de demanda sin precedentes debido a los cambios en el comportamiento de los consumidores. Seebo dice que su solución ha brindado a los fabricantes la capacidad de lograr estos objetivos de una manera altamente escalable, sin inversiones costosas en nuevas líneas de producción e instalaciones.
Entre los clientes notables de Seebo se incluyen Nestlé S.A, PepsiCo Inc., General Mills Inc. y Mondelez International Inc.
«El entorno empresarial cada vez más complejo ha empujado a los fabricantes de procesos a explorar nuevas formas de eliminar las ineficiencias persistentes en sus procesos de producción», dijo Lior Akavia, cofundador y director ejecutivo de Seebo, en un comunicado. «Estas ineficiencias son responsables de importantes pérdidas de producción cada año, pero en muchos casos los fabricantes no tenían las herramientas para encontrar las causas fundamentales, ya que estaban ocultas en lo profundo de los complejos procesos y datos de fabricación».
