IA aplicada a operación industrial
No hablamos de IA teórica. Implementamos modelos que corren en el edge, en el cuarto de control o junto al historian — y devuelven decisiones al PLC. Desde mantenimiento predictivo hasta asistentes de operador, cada solución nace de los datos que su planta ya genera.
Capas de una solución industrial inteligente
Cada nivel del stack genera datos y consume decisiones. La IA no reemplaza ninguna capa — las conecta. Haga clic en cada nivel para ver detalles.
Capa donde los datos historizados se transforman en conocimiento accionable. Incluye feature engineering, entrenamiento de modelos (clasificación, regresión, series de tiempo), despliegue en contenedores y visualización en dashboards operativos. Los modelos pueden correr en el edge (Jetson, IPC) o en un servidor local.
El historian es la memoria de la planta. Almacena cada variable de proceso con timestamp, permitiendo análisis retrospectivo, comparación de lotes (golden batch), correlación de tendencias y alimentación de modelos de IA. Sin un historian bien configurado, no hay datos para entrenar modelos.
El SCADA supervisa y controla el proceso en tiempo real. Proporciona la interfaz humano-máquina, gestión de alarmas, tendencias en vivo y la primera capa de historización. Es el punto donde las decisiones de IA se presentan al operador antes de ejecutarse.
El PLC ejecuta la lógica de control en tiempo real: lazos PID, secuencias, enclavamientos de seguridad. Es el destino final de las decisiones de IA — un setpoint optimizado, una alerta de mantenimiento, o un cambio de receta calculado por el modelo. La IA sugiere; el PLC ejecuta.
El nivel de campo es donde nace todo dato industrial: transmisores de presión, RTDs, flujómetros, celdas de carga, acelerómetros. La calidad de la IA depende directamente de la calidad de esta instrumentación — sensores bien calibrados y correctamente instalados.
IA que resuelve problemas reales de planta
Cada aplicación parte de datos que su operación ya genera. No necesita infraestructura de nube ni equipos de data science — nosotros implementamos de punta a punta.
Mantenimiento predictivo (PdM)
Modelos de vibración + temperatura predicen falla en rodamientos y motores con 2-4 semanas de anticipación. Se integra con órdenes de trabajo del CMMS.
Detección de anomalías
Modelos estadísticos y de ML sobre variables de proceso detectan desviaciones antes de que se disparen alarmas convencionales.
Análisis de históricos
Minería de patrones sobre datos del historian: comparación de lotes (golden batch), correlación de tendencias, detección de deriva.
Optimización de procesos
Control predictivo (MPC), aprendizaje por refuerzo para optimización de setpoints: energía, rendimiento, throughput.
Generación de reportes
Reportes de turno, diarios y mensuales generados automáticamente desde datos SCADA con resúmenes ejecutivos en lenguaje natural.
Asistente de operador
Chatbot/agente con contexto de planta: responde preguntas sobre el proceso, sugiere acciones correctivas, recupera SOPs y manuales.
La IA industrial no vive en la nube
Vive donde están los datos: en el historian, en el edge, en el cuarto de control. No es un producto que se compra — es una capa que se construye sobre automatización sólida.
Sin datos limpios no hay IA. Sin automatización sólida no hay datos limpios.
Por eso empezamos por la instrumentación y el control — y subimos hacia la analítica solo cuando la base está firme.
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