IA que recomienda al operador sin tocar el control.

Modelos que aprenden de la historia de tu proceso y proponen ajustes concretos mientras la operación corre. La decisión y la acción quedan del lado de la operación.

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Acería / Colada continua / Control térmicoPantalla ilustrativa
Horno cuchara
MCC
T salida LF
T final MCC: fuera de banda
Temperatura final en la MCCFranja gris: banda objetivoIndicador ámbar: por encima de la bandaEn gris lo normal. El color aparece solo cuando hace falta actuar.
Recomendación del modelo

Bajar la temperatura de salida del horno cuchara

Basada en la predicción de temperatura final en la MCC.

AplicarDescartar
Cada decisión queda registrada en PI System.

Qué construimos

Predicción de variables de proceso

Modelos entrenados con la historia de tu operación que anticipan caudales, niveles o temperaturas.

Recomendación de setpoints

Un ajuste concreto, como la temperatura de salida de un horno o qué batería bombear, con límites de rango y validación física.

Detección de anomalías

Avisos cuando el proceso o la medición se apartan de lo esperado, por ejemplo un balance que no cierra.

Inteligencia documental gobernada

Agentes que responden con cita sobre partes diarios de perforación, reportes de workover y manuales de equipo, sin que el dato salga de la red.

Las reglas de una IA que se puede usar en la operación

El operador decide

La recomendación aparece en la pantalla que el operador ya mira. Él la aplica o la descarta, y su respuesta queda registrada.

Sin escribir en el control

El sistema no escribe setpoints ni órdenes de arranque o parada en PLC o DCS. Escribe solo en tags propios.

Primero en modo sombra

Antes de recomendar en vivo, el modelo corre en paralelo a la operación y se compara contra la línea base.

La física como límite

Los modelos se combinan con balances y restricciones físicas, para que no recomienden algo imposible de ejecutar.

Un ejemplo: bombeo de baterías a planta

Un modelo de balance volumétrico de la red funciona como esqueleto físico. Sobre él, modelos de machine learning predicen caudales y niveles, y un optimizador recomienda qué baterías bombear y a qué caudal para mantener estable el ingreso a la planta de tratamiento.

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.
Ver el caso completo

Más rápido con Launchpad

Launchpad es nuestra capa de producto: aceleradores para tomar datos de PI System, Ignition, OPC o SAP, entrenar y versionar modelos, servir recomendaciones y escribirlas de vuelta en el sistema que el operador ya mira, con límites y registro de auditoría. Por eso un caso de uso se arma en semanas y no en meses.

Preguntas frecuentes

¿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.

¿Cómo miden el resultado de un modelo?

Contra la línea base de la operación actual: primero en modo sombra, con el modelo corriendo en paralelo, y después en operación asistida.

¿Hacen agentes de IA sobre documentación técnica?

Sí. Agentes que responden con cita sobre partes diarios de perforación, reportes de workover y manuales de equipo, con trazabilidad y sin que el dato salga de la red. El piloto documental está en preparación.