Servicios

11 · 4 etapas

Experiencia en toda la solución

Desde los sensores que capturan las condiciones reales de operación hasta las aplicaciones que ponen los resultados delante de quienes deben actuar. Contrate un solo servicio o la cadena completa.

Etapa 01

Medir

Hardware e instrumentación que capturan las condiciones reales de operación con una precisión conocida.

04

Electrónica Avanzada y Sistemas Embebidos

Desarrollar el hardware que conecta la inteligencia con el mundo físico

Arquitectura electrónica, diseño analógico y de señal mixta, desarrollo de PCB, firmware, prototipado y preparación para producción.

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Measurement chainsensor → amplifier → filter → ADC → MCU → radio
SensoranalogueSensor: IEPE accelerometer · 100 mV/gAmplifieranalogueAmplifier: gain 20 dB · input-referred noise 2 µVFilteranalogueFilter: anti-alias 4th order · fc 10 kHzADCsamplesADC: 24-bit Σ-Δ · 51.2 kS/s · synchronousMCUfeaturesMCU: Cortex-M7 · FFT and features on deviceRadiopacketsRadio: LoRa or cellular · 1 report/min
signal at each stage6 stages · one synchronised clock

05

Sensorización de Máquinas e Instrumentación

Medir lo que importa para el rendimiento y la fiabilidad

Estrategia de medición, selección de sensores, adquisición de datos, calibración, monitorización de condición, fusión de sensores y soporte durante el ciclo de vida.

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Calibration checkreference vs installed sensor
101040407070100100130130reference °Cmeasured °Cref 20 °C · measured 19.5 °C · residual -0.64ref 26 °C · measured 26.6 °C · residual +0.50ref 32 °C · measured 31.3 °C · residual -0.83ref 38 °C · measured 38.0 °C · residual -0.12ref 44 °C · measured 45.4 °C · residual +1.23ref 50 °C · measured 51.1 °C · residual +0.90ref 56 °C · measured 55.4 °C · residual -0.81ref 62 °C · measured 63.1 °C · residual +0.88ref 68 °C · measured 67.4 °C · residual -0.89ref 74 °C · measured 74.7 °C · residual +0.40ref 80 °C · measured 80.2 °C · residual -0.06ref 86 °C · measured 85.9 °C · residual -0.43ref 92 °C · measured 91.6 °C · residual -0.75ref 98 °C · measured 98.4 °C · residual +0.03ref 104 °C · measured 104.8 °C · residual +0.45ref 110 °C · measured 111.1 °C · residual +0.73ref 116 °C · measured 115.4 °C · residual -1.02ref 122 °C · measured 122.9 °C · residual +0.42
°Cgain 1.003 · offset 0.04 °C · σ 0.74 °C

Etapa 02

Interpretar

Procesamiento de señal e ingeniería de datos que convierten registros en bruto en información fiable y trazable.

02

Ingeniería de Datos y Fundamentos Analíticos

Construir una base fiable para el análisis

Inventarios de datos, pipelines, almacenamiento de series temporales e integración de registros de negocio, datos de máquina y mediciones de sensores.

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Data foundationsources → ingest → store → use
SOURCESERPERP: Orders, assets, work orders · nightly batchHistorianHistorian: Process tags · 1 sSensorsSensors: Vibration, current · 25.6 kHz burstsDocumentsDocuments: Reports, logs · on changeINGESTCollectCollect: Batch and streaming connectorsValidateValidate: Units, timestamps, gaps, duplicatesLabelLabel: Asset identity, lineage, metadataSTORETime seriesTime series: Measurements by asset and tagAnalyticalAnalytical: Reconciled business and machine recordsUSEModelsModels: Training and scoringApplicationsApplications: Dashboards, decision supportReportsReports: Traceable to source
flow4 sources · 2 stores · 3 uses

06

Procesamiento de Señal e Inteligencia de Máquinas

Extraer información significativa de señales complejas

Filtrado, análisis espectral y tiempo-frecuencia, extracción de características, firmas de fallo, estimación de estado e interpretación multisensor.

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Vibration spectrumgearbox input bearing · 25.6 kHz · Hann
01230 Hz100 Hz200 Hz300 Hz400 Hz1×1× · 24.8 Hz · 3.1 mm/s · shaft speed2×2× · 49.6 Hz · 1.2 mm/s · misalignment checkBPFOBPFO · 88.8 Hz · 1.9 mm/s · outer race defect frequency2×BPFO2×BPFO · 177.6 Hz · 0.9 mm/s · harmonicGMFGMF · 277.8 Hz · 1.5 mm/s · gear mesh
mm/s RMS1× 24.8 Hz · BPFO 88.8 Hz

Etapa 03

Modelar

Ciencia de datos, matemática aplicada y simulación que explican el comportamiento y anticipan lo que viene después.

01

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Comprender el comportamiento y anticipar los resultados

Modelización predictiva, previsión, detección de anomalías, visión artificial e IA generativa fundamentada en información aprobada, para decisiones operativas y comerciales.

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Hourly demand forecast48 h ahead · retrained weekly
80110140170200now-48 h+24 hh-47 · 99.7 MWh observedh-43 · 116.9 MWh observedh-39 · 149.2 MWh observedh-35 · 146.4 MWh observedh-31 · 112.0 MWh observedh-27 · 107.6 MWh observedh-23 · 103.1 MWh observedh-19 · 104.4 MWh observedh-15 · 157.6 MWh observedh-11 · 154.2 MWh observedh-7 · 128.3 MWh observedh-3 · 110.9 MWh observedh+1 · 101.6 MWh · 90% 94.5–108.7h+5 · 116.8 MWh · 90% 105.3–128.3h+9 · 160.5 MWh · 90% 144.6–176.4h+13 · 154.9 MWh · 90% 134.6–175.2h+17 · 123.4 MWh · 90% 98.7–148.1h+21 · 115.3 MWh · 90% 86.2–144.4
MWhh+24 · 93.6 MWh

03

Matemática Aplicada Avanzada

Convertir problemas complejos en modelos que se pueden evaluar y resolver

Optimización, toma de decisiones bajo incertidumbre, inferencia estadística, sistemas dinámicos, problemas inversos y computación científica.

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Optimisation progressmixed-integer · 12 pump stations
4073105138170iteration 039best feasiblelower bounditer 0 · best 163 · bound 55 · gap 66.3%iter 3 · best 139.1 · bound 65.7 · gap 52.7%iter 6 · best 125.5 · bound 73.9 · gap 41.1%iter 9 · best 116.6 · bound 80.1 · gap 31.3%iter 12 · best 110.8 · bound 84.9 · gap 23.4%iter 15 · best 110.0 · bound 88.5 · gap 19.6%iter 18 · best 104.6 · bound 91.2 · gap 12.8%iter 21 · best 103.0 · bound 93.3 · gap 9.4%iter 24 · best 101.9 · bound 94.9 · gap 6.9%iter 27 · best 101.3 · bound 96.1 · gap 5.1%iter 30 · best 103.8 · bound 97.1 · gap 6.5%iter 33 · best 100.5 · bound 97.8 · gap 2.8%iter 36 · best 100.4 · bound 98.3 · gap 2.0%iter 39 · best 100.2 · bound 98.7 · gap 1.5%
objective · cost indexiter 39 · gap 1.5%

08

Simulación y Gemelos Digitales

Evaluar los cambios antes de comprometer recursos

Modelos físicos, basados en datos e híbridos, simulación de eventos discretos, calibración, arquitectura de gemelos digitales y análisis de escenarios.

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Scenario simulation24 runs · throughput after line change
80100120140160month 035month 0 · median 100 · P10 100 · P90 100month 3 · median 102.9 · P10 99.2 · P90 108.9month 6 · median 105.3 · P10 100.8 · P90 113.2month 9 · median 110.0 · P10 102.5 · P90 114.7month 12 · median 113.7 · P10 103.8 · P90 119.0month 15 · median 115.6 · P10 107.9 · P90 125.3month 18 · median 119.3 · P10 108.2 · P90 130.1month 21 · median 120.3 · P10 109.2 · P90 136.9month 24 · median 122.8 · P10 108.9 · P90 139.3month 27 · median 128.4 · P10 105.3 · P90 142.6month 30 · median 132.9 · P10 107.2 · P90 145.1month 33 · median 136.0 · P10 108.0 · P90 148.9
units/h · indexmonth 35 · median 137.6 · P10–P90 111.9–151.3

Etapa 04

Operar

Control, aplicaciones, asesoramiento y soporte que llevan los resultados a las decisiones cotidianas y los mantienen útiles.

07

Inteligencia en el Borde, Control y Automatización

Acercar el análisis a los equipos y a las decisiones que respalda

Analítica en dispositivos edge, diseño y ajuste de controladores, integración con PLC y SCADA, pruebas hardware-in-the-loop y automatización segura.

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Closed-loop step responsepressure control · PI retuned
010 s5 s10 s15 s20 s±2% bandrise time (90%) · 1.9 speak · 1.234 · overshoot 23.4%settling (±2%) · 7.7 st 0 s · y 0 · setpoint 0t 1.0 s · y 0 · setpoint 0t 2.1 s · y 0.011 · setpoint 1t 3.1 s · y 0.507 · setpoint 1t 4.2 s · y 1.058 · setpoint 1t 5.3 s · y 1.231 · setpoint 1t 6.3 s · y 1.115 · setpoint 1t 7.4 s · y 0.976 · setpoint 1t 8.4 s · y 0.946 · setpoint 1t 9.4 s · y 0.973 · setpoint 1t 10.6 s · y 1.005 · setpoint 1t 11.6 s · y 1.013 · setpoint 1t 12.6 s · y 1.006 · setpoint 1t 13.7 s · y 0.999 · setpoint 1t 14.7 s · y 0.997 · setpoint 1t 15.8 s · y 0.999 · setpoint 1t 16.9 s · y 1.000 · setpoint 1t 17.9 s · y 1.001 · setpoint 1t 19.0 s · y 1.000 · setpoint 1t 20 s · y 1.000 · setpoint 1
normalised outputovershoot 23.4% · settling 7.7 s

09

Aplicaciones Analíticas e Integración de Sistemas

Llevar la capacidad técnica a los flujos de trabajo cotidianos

Aplicaciones de apoyo a la decisión, cuadros de mando, API, integración con sistemas corporativos y de supervisión, y arquitectura de despliegue.

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Operations viewmaintenance planner · live
AVAILABILITY97.2%30 dAvailability · now 97.2% · 30-day range 95.2%–97.2%OPEN ALERTS430 dOpen alerts · now 4 · 30-day range 2.9–7.3MEAN TIME TO REPAIR3.1 h30 dMean time to repair · now 3.1 h · 30-day range 3.2 h–4.8 hDATA QUALITY99.6%30 dData quality · now 99.6% · 30-day range 99.2%–100.0%
last 30 days4 indicators · each traceable to its source

10

Asesoramiento Técnico e Investigación Aplicada

Establecer la viabilidad y definir una dirección sólida

Evaluaciones de madurez, estudios de viabilidad, hojas de ruta, revisiones de arquitectura, revisión independiente y desarrollo de pruebas de concepto.

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Use case prioritisation9 candidates · value against effort
effort →value ↑DO FIRSTPLANFILL-INDEFERUC-01UC-01 · Compressor condition monitoring · value 8.6 · effort 4.2 · phase 1UC-02UC-02 · Energy forecasting · value 7.4 · effort 3.1 · phase 1UC-03UC-03 · Visual inspection on line 2 · value 7.9 · effort 6.8 · phase 2UC-04UC-04 · Digital twin of utilities · value 6.1 · effort 8.2 · laterUC-05UC-05 · Document search assistant · value 4.2 · effort 2.6 · phase 2UC-06UC-06 · Fleet routing · value 5.5 · effort 5.1 · phase 2UC-07UC-07 · Spare parts forecasting · value 3.4 · effort 3.9 · laterUC-08UC-08 · Structural monitoring pilot · value 6.9 · effort 7.4 · laterUC-09UC-09 · Billing anomaly detection · value 6.4 · effort 2.8 · phase 1
value and effort scored 0–103 in phase 1 · 3 in phase 2 · 3 later

11

Soporte al Despliegue y Desarrollo de Capacidades

Mantener las soluciones útiles cuando cambian las condiciones

Gestión de versiones, monitorización de la calidad de los datos y del rendimiento de los modelos, reentrenamiento, investigación de incidencias, gobernanza y formación.

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Model performance in serviceweekly evaluation · retrain on threshold
0.800.840.880.920.96week 1week 52retrain threshold 0.88retrainweek 14 · retrained · F1 0.879 → 0.939retrainweek 29 · retrained · F1 0.872 → 0.937retrainweek 41 · retrained · F1 0.881 → 0.930week 1 · F1 0.927week 3 · F1 0.913week 5 · F1 0.911week 7 · F1 0.897week 9 · F1 0.887week 11 · F1 0.887week 13 · F1 0.875week 15 · F1 0.939week 17 · F1 0.923week 19 · F1 0.914week 21 · F1 0.899week 23 · F1 0.894week 25 · F1 0.890week 27 · F1 0.882week 29 · F1 0.872week 31 · F1 0.928week 33 · F1 0.919week 35 · F1 0.911week 37 · F1 0.900week 39 · F1 0.897week 41 · F1 0.881week 43 · F1 0.931week 45 · F1 0.920week 47 · F1 0.911week 49 · F1 0.896week 51 · F1 0.894
F1 scoreweek 51 · F1 0.883 · 3 retrains

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