Machine Learning e IA industrial
«Tengo datos, pero ningún ROI medible.»
Un modelo que no genera un ROI medible no merece desplegarse. Partimos de sus datos de campo (sensores, producción, logística) para construir modelos cuyo impacto pueda medir en su actividad.
Modelos con impacto medible, no solo demos.
Definimos el caso de uso antes de hablar de algoritmos, para que cada modelo responda a un reto operativo real y medible.
- Modelos de mantenimiento predictivo a partir de datos de sensores (IoT, SCADA).
- Visión por ordenador para el control de calidad y la inspección automatizada.
- Algoritmos de optimización: programación de la producción, planificación, rutas logísticas.
- Medición y gestión del ROI de los casos de uso de IA industrial.
El tipo de proyectos que realizamos.
Mantenimiento predictivo en equipos críticos
Modelo de mantenimiento predictivo para equipos industriales críticos, a partir de datos de vibración y de temperatura.
Control de calidad por visión por ordenador
Sistema de control de calidad por visión por ordenador en una línea de producción, para detectar defectos de forma automática.
Optimización de rutas
Optimización de rutas logísticas con algoritmos de enrutamiento, teniendo en cuenta múltiples restricciones operativas.
Ejemplos ilustrativos del tipo de proyectos que llevan a cabo nuestros equipos.
Centrados en resultados
Un enfoque pragmático, basado en la eficacia y en resultados reales, no en el lucimiento tecnológico.
Definir antes de ejecutar
Definimos bien cada proyecto antes de hablar de herramientas, para no perder tiempo en caminos sin salida.
Ejecución real
Llevamos las soluciones hasta producción, no nos quedamos en el prototipo.
Lenguaje claro
Temas complejos explicados con claridad y llevados a la práctica, sin jerga innecesaria ni promesas exageradas.
Las preguntas que más nos hacen.
¿Cómo miden el ROI de un proyecto de machine learning?
Definimos los indicadores de éxito antes de iniciar el proyecto (ahorro de tiempo, menos averías, tasa de detección…) y los medimos a lo largo del tiempo, no solo en la demostración inicial.
¿Hacen falta muchos datos históricos para el mantenimiento predictivo?
Depende de los equipos y de los sensores ya instalados. Desde el inicio evaluamos la disponibilidad y la calidad de sus datos de sensores (IoT, SCADA) para proponer un enfoque realista y no teórico.
¿En qué se diferencia la visión por ordenador del control de calidad tradicional?
La visión por ordenador detecta defectos con una constancia y una velocidad difíciles de lograr manualmente, sobre todo en líneas de alta cadencia. Complementa su control de calidad actual, sin tener que sustituirlo necesariamente.
¿Sus modelos funcionan en un entorno industrial restringido (sin conexión a internet)?
Sí. Diseñamos despliegues adaptados a las condiciones del terreno, incluidos entornos aislados o con poca conectividad, según sus necesidades.
¿Qué ocurre si el modelo no funciona como se esperaba en producción?
Hacemos un seguimiento del rendimiento del modelo en producción desde el primer día, para detectar cualquier deriva y reentrenarlo si hace falta, en lugar de dar el proyecto por terminado con la puesta en marcha.
¿Tiene un caso de uso de IA que evaluar?
Cuéntenos su contexto. Le responderemos en breve para evaluar el potencial de ROI.
