Inteligencia artificial industrial aplicada a operación
IA aterrizada al piso — no BI de oficina. Agentes IA para operador, mantenimiento predictivo, detección de anomalías y MPC. Modelos que corren en edge y devuelven decisiones al PLC.
IA industrial que resuelve problemas de operación, no de tesis
El 80% de los proyectos de IA en la industria mueren en el piloto. La razón es casi siempre la misma: se entrena un modelo con datos limpios de laboratorio, no se piensa el deployment en el edge, y nadie define cómo el modelo devuelve la decisión al proceso.
En DYMSY empezamos por el otro lado: qué decisión operativa debería cambiar. A partir de ahí definimos qué modelo, qué datos, dónde corre y cómo se integra al SCADA como un tag más — o cómo escribe un setpoint remoto al PLC con bumpless transfer.
Cubrimos las cinco familias de IA con impacto real en manufactura: agentes con LLM (Claude, GPT, Llama local), mantenimiento predictivo, detección de anomalías, control predictivo (MPC) y visión artificial.
Alcance del servicio
Cada proyecto se define en un statement of work con entregables y criterios de aceptación explícitos. Los bloques típicos son:
Diagnóstico de casos de uso
Workshop de 2 días con operaciones y mantenimiento. Salida: matriz de casos priorizados por impacto vs viabilidad.
Piloto (PoC) 8–12 semanas
Adquisición de datos históricos, entrenamiento del modelo, validación offline, deploy en edge para observación.
Deploy a producción
Modelo corriendo en NVIDIA Jetson u ordenador industrial. Publicación como tag OPC UA al SCADA. Watchdog en PLC.
Agentes IA con RAG
Copilot para operador con Claude o GPT, alimentado con manuales técnicos, hojas de datos y procedimientos internos vía RAG.
MLOps industrial
Model registry, retrain periódico según nuevos datos, monitoreo de drift. Todo on-prem si el cliente lo requiere.
Capacitación al equipo interno
El equipo de mantenimiento e ingeniería aprende a interpretar y a ajustar los modelos. Sin lock-in.
Con qué trabajamos
Marcas y herramientas concretas del servicio. Los partnerships certificados están destacados.
Casos reales que hacemos
Ejemplos concretos de proyectos representativos. Para casos con métricas específicas de cliente, agende una llamada.
Predicción de falla en motor de 15 kW con 48 h de aviso
Adquisición de vibración (MEMS) + corriente del VFD. Modelo LSTM entrenado con 8 meses de histórico. Alerta al CMMS 48 h antes de rodamiento en falla incipiente.
Copilot IA para operador nocturno con RAG sobre manuales OEM
Agente Claude corriendo on-prem, indexa 1,200 páginas de manuales técnicos y procedimientos. El operador pregunta en español y recibe respuesta con cita de la página fuente. Reduce llamadas al experto en 60%.
MPC en columna de destilación — ahorro 12% energético
Modelo identificado por subspace + MPC con restricciones. Setpoint escrito al DCS vía OPC UA. Bumpless transfer manual↔auto. ROI de 14 meses.
Lo que preguntan gerentes de planta e ingeniería
¿Cuánta data histórica necesito para un proyecto de IA industrial?
¿La IA corre en la nube o en el piso de planta?
¿Cuánto cuesta un piloto de IA?
¿Cómo se integra un modelo de IA a un PLC?
¿Usan modelos open-source o propietarios?
Que suelen combinarse con IA industrial
¿Tiene un caso donde la IA podría cambiar la operación?
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