Convertí los datos de tu operación en decisiones en tiempo real.

Integramos los datos de tus historiadores, SCADA y laboratorio, y construimos modelos de IA que recomiendan ajustes mientras el proceso corre. El operador decide.

Agendá 30 minVer casos
Upstream / Bombeo de baterías a planta de tratamientoPantalla ilustrativa
B1B2B3B4B5B6, por gravedadB7ColectorPlanta de tratamiento
Caudal de ingreso
B7: nivel cerca del máximo
Caudal de ingreso a la planta
Franja gris: banda alrededor del setpointCian: proyección con la recomendación
Recomendación del optimizador

Bombear desde B7 antes de que llegue al máximo

Calculada sobre el balance volumétrico de la red y la predicción de niveles y caudales. Respeta la capacidad de la planta y los límites de cada tanque.

AplicarDescartar
El operador ejecuta. Cada recomendación y su respuesta quedan registradas.
Trabajamos con
Pan American EnergyArcelorMittal AcindarPECOM EnergíaOGUC-GPTChironeHospital Británico

No se puede decidir en tiempo real con datos que nadie encuentra, entiende o confía.

Los datos viven en silos

Historiador, SCADA, laboratorio y planillas no se hablan entre sí.

Falta contexto

Sin un modelo de activos, cada tag hay que interpretarlo a mano.

Los pilotos no llegan a la operación

El modelo funciona en una notebook y nunca llega a la sala de control.

Los ajustes se hacen a ojo

Cada turno corrige según su experiencia, y el resultado varía.

Tres compromisos de cómo trabajamos

No reemplazamos tu PI. Lo llevamos al nivel que debería tener.

Leemos por la API del historiador y escribimos solo en tags nuevos. Ningún tag de proceso queda a nuestro alcance.

La IA no decide. Recomienda, y el operador decide.

Las recomendaciones llegan a la pantalla que el operador ya mira, con límites de rango y validación física. Cada respuesta queda registrada.

Nada cruza el perímetro si vos no querés.

Los sistemas de bombeo y de acería que construimos corren dentro de la red del cliente, sin nube.

Del dato operativo a la decisión, en cuatro capas.

Cada capa se apoya en la anterior. Por eso empezamos por los datos y terminamos en la pantalla del operador.

DecisiónLa recomendación llega al operador, que la aplica o la descarta. Queda registrada.
Modelos y agentes
Predicción de variables de proceso
Recomendación de setpoints
Detección de anomalías
Agentes sobre documentación técnica
Contexto
Modelo de activos (por ejemplo, PI Asset Framework)
Analíticas y cálculos en tiempo real
Pantallas para la operación
Datos
Historiadores (PI System y otros)
SCADA y DCS
Laboratorio
MES, ERP y documentos

Qué tocamos y qué no

Nivel 4Negocio
Nivel 3Operaciones
Nivel 2Supervisión
Nivel 1Control
Nivel 0Proceso
ERP y planificación
Historiador: PI System u otro
Contexto y modelos de IA
Agentes sobre documentos
SCADA
Pantalla del operador
PLC y DCS
Pozos y baterías
Bombas y ductos
datos, solo lectura
recomendación
el operador decide y ejecuta
Dónde trabajamosEn los niveles 2 y 3. Leemos los datos del proceso sin escribir en el control, los ordenamos con su contexto y llevamos la recomendación a la pantalla del operador.La decisión y la acción quedan del lado de la operación.

Hecho para tu industria

Bombeo, completación y workover con datos en tiempo real

Recomendaciones de bombeo de baterías a planta de tratamiento y cálculos de completación que dejaron de esperar al batch.

Ver Oil & Gas

Lo que medimos, y cómo lo medimos

1.491coladas analizadas en el diagnóstico de una aceríaDiagnóstico previo al sistema
43%de esas coladas, fuera de la banda de temperaturaDiagnóstico previo al sistema
+1.000analíticas en PI AF, más de 150 por rigMigración en producción
13%menos desvío del caudal a planta con una bateríaSimulación sobre una semana real

Casos

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Oil & Gas, Operadora upstream en Chubut

Bombeo inteligente de baterías a planta de tratamiento

13%menos desvío del caudal a planta, en simulación sobre una semana real con una bateríaOil & Gas, Operadora upstream

Migración del reporte de completación de T-SQL a PI Asset Framework

+1.000analíticas en PI AF en total, más de 150 por rigSiderurgia, Acería argentina

Temperatura de salida del horno cuchara recomendada por un modelo

43%de 1.491 coladas fuera de banda en el diagnóstico previo

Cómo empezamos

  1. 1

    Relevamiento

    Unas tres semanas sobre tu arquitectura de datos: historiadores, integración IT/OT y madurez. Termina en hallazgos, quick wins y un roadmap.

  2. 2

    Piloto en modo sombra

    Cuando el problema ya está claro, el modelo corre en paralelo a la operación y se compara contra la línea base antes de recomendar en vivo.

  3. 3

    Construcción con Launchpad

    Los aceleradores de Launchpad, nuestra capa de producto, conectan datos, modelos y pantallas en semanas y no en meses.

  4. 4

    Operación

    El sistema queda en la operación, con soporte, monitoreo de los modelos y reentrenamiento cuando cambian los datos.

Ver el detalle de cada paso

Preguntas frecuentes

¿Tenemos que reemplazar nuestro PI System o historiador?

No. Leemos los datos por la API del historiador y escribimos los resultados en tags nuevos y separados. Los tags de proceso no se tocan.

¿La IA mueve setpoints o toma decisiones sola?

No. El sistema recomienda y el operador decide si aplica la recomendación. Las recomendaciones tienen límites de rango y validación física, y se registra si se aplicaron.

¿Los datos salen de la planta o del yacimiento?

No hace falta. Los sistemas de bombeo y de acería que construimos corren enteros dentro de la red del cliente.

¿Trabajan solo con PI System?

No. El relevamiento cubre historiadores, unified namespace e integración IT/OT. Launchpad toma datos de PI System, Ignition, OPC y SAP, y tenemos proyectos sobre plantas sin PI.

¿Cómo empezamos?

Con un relevamiento de unas tres semanas sobre tu arquitectura de datos, o con un piloto en modo sombra si el problema ya está identificado.

Contanos qué decisión de tu operación querés tomar en tiempo real.

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