Plataformas de alertas y gestión de eventos, detección de anomalías sobre series de tiempo, visión computacional para seguridad industrial y plataformas de datos OT.
Una sola perturbación dispara decenas de alarmas correlacionadas y el operador recibe más de lo que puede procesar. Cuando todo es urgente, la alarma deja de informar y empieza a estorbar.
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El dato existe y está aislado
Historian por un lado, CMMS por otro, planillas en el medio y equipos OEM que no exponen nada. Sin contexto, ni el mejor modelo tiene con qué trabajar.
Menos de la mitad
Proporción de los datos industriales recolectados que se utilizan efectivamente, según un estudio global sobre más de 1.500 fabricantes: el primer proyecto rentable suele ser ordenar el dato, no modelarlo.
Fuente: Rockwell Automation, State of Smart Manufacturing 2025
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Proyectos de IA sin un dolor detrás
Un modelo sin acceso a datos suficientes, un piloto sin indicador económico o un chatbot genérico como producto central. Se gasta, se demuestra poco y se quema la confianza para el proyecto siguiente.
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Se automatiza el proceso tal como está
Digitalizar un proceso sin auditarlo primero deja el mismo proceso corriendo más rápido y mucho más caro de cambiar. Hay procesos que no había que automatizar: había que eliminarlos.
Qué se está cotizando
Los proyectos que el sector está pidiendo.
No es una lista de lo que sabemos hacer: es lo que hoy se está licitando y cotizando en esta industria. Si tu problema está acá, la conversación parte con contexto.
Plataforma de alertas y gestión de eventos
Deduplicación, supresión inteligente, agrupación por evento, correlación causal, severidad dinámica, escalamiento y trazabilidad de lo que se hizo con cada aviso.
Detección de anomalías sobre series de tiempo
Especialmente útil cuando no hay suficientes fallas etiquetadas para entrenar de forma supervisada: bombas, ductos, motores, sistemas eléctricos y procesos continuos.
Visión computacional para seguridad industrial
Uso de elementos de protección, intrusión, humo y fuego, derrames, condición de correas y conteo, procesados en el borde cuando la respuesta tiene que ser inmediata.
Plataforma de datos OT
Conectores Modbus, OPC UA, MQTT, REST, LoRaWAN, CAN y SDI-12, más contextualización para dejar el dato en condiciones de alimentar analítica.
Copilotos contextuales
Conectados a manuales, procedimientos, alarmas, historian, CMMS y fallas históricas. Un copiloto que no conoce el estado real de la planta no aporta nada que no se pueda buscar.
Prototipos y proyectos especiales
Desarrollo a medida, montajes y estructuras temporales, y soluciones no convencionales con plazos exigentes.
Cómo trabajamos aquí
Nuestra capacidad, aplicada a software y proyectos especiales.
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Terreno
Lo que ya está instalado: PLC, instrumentación, cámaras y equipos OEM, más los sensores que falten para cerrar la variable que importa.
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Enlace
Conectores industriales sobre la red que existe, con procesamiento en el borde donde la latencia o el corte de enlace no admiten ida y vuelta a la nube.
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Plataforma
Ingesta, contextualización, histórico y motor de eventos: reglas donde la física es conocida, modelos donde no lo es.
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Decisión
Cada alerta responde qué ocurrió, qué tan grave es, cuál es la causa más probable y qué acción corresponde. Si no responde las cuatro, es una notificación.
Empezamos con un piloto acotado, construimos junto a tu equipo de operaciones y medimos lo que importa. Si proponemos algo, también lo podemos implementar.
Contra qué se mide
Los indicadores se fijan antes de instalar nada.
Un piloto sin línea base no sirve para decidir el escalamiento. Estos son los indicadores contra los que se diseña el trabajo, medidos antes de empezar para tener con qué comparar.
Alarmas por operador por turno
El indicador que dice si la sala se puede operar. Se mide antes de tocar nada.
Porcentaje de alertas accionadas
Cuántas terminaron en una acción registrada, que es la única prueba de que la alerta servía.
Tiempo de detección
Cuánto pasa entre que la condición aparece y el sistema la levanta.
Falsos positivos
Avisos que no correspondían, porque son los que enseñan al operador a ignorar el sistema.
¿Qué diferencia hay entre una alarma y una alerta?+
Una alarma clásica es determinística: si la presión supera el límite, suena. Una alerta contextual cruza esa variable con vibración, temperatura, régimen operacional e histórico para decir qué tan grave es, cuál es la causa probable y qué hacer. La diferencia práctica es que la primera informa y la segunda permite priorizar.
¿Cómo se reduce el exceso de alarmas?+
Con deduplicación, agrupación por evento, supresión de las que son consecuencia de otra, severidad que depende del estado de la planta y no solo del umbral, y análisis de recurrencia para atacar las que se repiten siempre. El objetivo no es notificar más: es que lo que llegue exija acción.
¿Se puede detectar anomalías sin historial de fallas etiquetadas?+
Sí, y es justamente el caso más común en industria. Los métodos no supervisados aprenden el comportamiento normal del activo y marcan la desviación, sin necesitar ejemplos de la falla. Requieren un período de observación previo para construir esa referencia.
¿Qué necesita una plataforma de datos OT para conectarse a lo que ya existe?+
Conectores hacia los protocolos que la planta ya habla —Modbus, OPC UA, MQTT, historians— y una capa de contextualización que asocie cada señal a su activo, su unidad y su proceso. Reemplazar la infraestructura OT existente no debería ser un requisito para empezar.
¿Sirve un copiloto de inteligencia artificial en planta?+
Sirve cuando está conectado al estado real de la operación: manuales, procedimientos, alarmas, historian, CMMS y fallas anteriores. Un copiloto aislado que solo responde preguntas generales no aporta sobre lo que ya se puede buscar; uno contextual puede transformarse en la interfaz operacional.
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