Proyectos

Ingeniería de datos · Visualización operativa

Pipeline de datos de producción y cuadro de mando en tiempo real

Estado
En uso desde enero de 2025
Usuarios
Producción, Calidad y Performance Engineering
Alcance
Responsable del proyecto en el departamento
Palantir Foundry (Skywise)Modelado de datosDiseño de indicadores

Problema

Los datos de producción del departamento estaban repartidos entre ficheros de seguimiento, registros de planta y sistemas de origen distintos. Responder a una pregunta de cadencia o de desviación exigía recopilarlos a mano, así que el dato llegaba tarde y no siempre coincidía entre interlocutores. No existía una fuente única que el departamento pudiera consultar.

Solución

Un pipeline que integra los orígenes de datos de producción en un modelo común dentro de Skywise, la plataforma de datos que Airbus tiene desplegada sobre Palantir Foundry, y un cuadro de mando construido sobre ese modelo donde el dato se consulta en tiempo real.

Detalle técnico

  • Integración de los distintos orígenes de datos de producción en un conjunto de datasets con esquema común.
  • Transformaciones encadenadas para normalizar, depurar y agregar el dato antes de exponerlo al usuario.
  • Modelo de datos diseñado para admitir consultas nuevas sin rehacer el pipeline.
  • Cuadro de mando con seguimiento en tiempo real de cadencia, avance y desviaciones.
  • Definición de los indicadores junto a las áreas usuarias: Producción, Calidad y Performance Engineering.

Aportación propia

Proyecto asumido de principio a fin: formación propia en la plataforma, diseño, desarrollo e implantación. Levantamiento de las necesidades de información de las áreas usuarias, definición del modelo de datos y de las reglas de transformación, y diseño de los indicadores y de su representación. Una vez en producción, formación a los usuarios de Producción, Calidad y Performance Engineering para que trabajaran de forma autónoma sobre el cuadro de mando.

Conocimientos aplicados

Ingeniería de datos sobre plataforma corporativa. Modelado de datos de producción. Diseño de indicadores operativos. Interlocución con áreas usuarias y transferencia de conocimiento.