Inteligencia Artificial Industrial para plantas con alto consumo energético
Comprender antes de optimizar.
En Deduce Data Solutions aplicamos inteligencia artificial industrial sobre los activos que ya tienes. Antes de optimizar nada entendemos por qué tu planta consume de más, por qué falla o por qué se desvía. Para eso usamos análisis causal, modelos informados por la física, IA neuro-simbólica y grafos de conocimiento. Cada recomendación llega con el razonamiento detrás, para que tu equipo pueda aplicarla en el turno siguiente.
¿Te identificas con alguna de estas tres situaciones?
Si has dicho que sí a alguna, ahí tienes el motivo por el que tu proyecto de inteligencia artificial industrial no termina de salir del piloto. Son las tres razones que más nos encontramos al entrar en una planta.
Tienes años de datos y ninguna decisión
Tu SCADA, tu historian y tu MES llevan años registrando todo lo que pasa en planta. Esa información acaba en un informe que alguien revisa a fin de mes, pero no llega al turno ni cambia ninguna decisión.
Los modelos no conocen tu proceso
Un modelo genérico aprende de las correlaciones que encuentra en tu histórico. En cuanto la planta entra en un régimen que no ha visto antes, falla. Necesitas modelos que entiendan la termodinámica, los fluidos y la energía de tu proceso, y que sepan cuándo una de esas relaciones es de verdad una causa.
Nadie usa lo que no entiende
Si el operario no sabe por qué el sistema le pide bajar una consigna, en dos semanas deja de mirarlo. La inteligencia artificial industrial solo se adopta cuando cada recomendación llega con el motivo y con las variables que han pesado en ella.
Estos son los cinco productos de inteligencia artificial industrial que desarrollamos
Cada uno resuelve un problema concreto de planta: el consumo energético, la estabilidad del proceso o las decisiones de operación. Todos se conectan a tu SCADA, tu MES, tu ERP o tus sensores sin que tengas que cambiar lo que ya funciona. La tecnología se adapta a ti, no al revés.
Anticipa fallos, consumos y producción con modelos físico-informados
PINNs (Physics-Informed Neural Networks) que combinan tu histórico con las leyes físicas del proceso. Mantenimiento predictivo, forecast energético y calidad, en producción y auditable.
Conocer PythiaOptimiza kWh, gas y vapor por colada, lote o turno
IA para reducir consumo energético y CO₂e sin tocar la lógica de control. Conectable a reporting ESG.
Conocer Hefesto
Detecta anomalías en tiempo real antes de que escalen
Monitorización inteligente sobre tus señales actuales, con alertas explicables y priorizadas por impacto.
Conocer Cassandr-IA
Planifica turnos, materia prima y logística con IA
Forecast de demanda y producción con variables externas (precio energía, eventos). Decisión semanal, no semestral.
Conocer MethisDecide sobre capacidad, carga y almacenaje con criterio
Simulación y modelos explicables para optimizar la distribución de carga y la ocupación de almacenes, con la justificación de cada decisión.
Conocer Calipso-AITrabajamos con estos sectores, ¿está el tuyo?
El equipo, el proceso y las prioridades cambian mucho de un sector a otro. Lo que no cambia es cómo empezamos: entendiendo cómo se comporta tu planta antes de proponerte ningún cambio.
Acero, papel, cemento, química
Mantenimiento predictivo en activos críticos, consumo energético por colada y forecast de producción.
OEM y tier 1/2
Control de calidad por visión, predicción de defectos y planificación de líneas con cambios de modelo.
Renovables, distribución, intensiva
Forecast de generación y demanda, optimización contra precios de mercado y reporting ESG con IA.
Discreta y continua
Reducción de scrap, OEE proyectado y planificación operativa contra restricciones reales.
De histórico a decisión en planta en menos de seis meses
Así trabajamos un proyecto de inteligencia artificial industrial, paso a paso. Cada fase termina con algo concreto sobre la mesa y puedes parar en cualquiera de ellas.
Reunión exploratoria
Revisamos tu histórico, la calidad del dato y los casos que más te urgen. No tienes que comprometerte a nada.
Prueba de concepto
6–10 semanas con KPI medible y validación contra histórico real.
Despliegue productivo
API, dashboard o entrada al sistema de control. Con SLA y XAI.
Monitorización continua
Drift detection, retraining controlado y mejora iterativa del modelo.
Estos datos nos respaldan
Son cifras agregadas de proyectos de inteligencia artificial industrial que ya están funcionando en industria pesada, automoción y energía.
Inteligencia artificial industrial que sí entra en producción
Seis cosas que hacemos distinto y que explican por qué nuestros modelos siguen en uso un año después.
Modelos físico-informados (PINNs)
Combinamos tu histórico operativo con las leyes físicas del proceso. Modelos robustos con menos datos y precisos en regímenes nuevos.
IA explicable (XAI) por defecto
Cada predicción documenta qué variables pesaron más, qué condiciones la dispararon y qué confianza tiene. Auditable y defendible.
Sin vendor lock-in
Entregamos código fuente, pipelines de datos y scripts de retraining. Si quieres internalizar la IA, formamos a tu equipo para operarla.
Equipo científico + experiencia industrial
Doctores en inteligencia artificial aplicada con seis años de trabajo en planta. Tu equipo sigue tomando las decisiones y nosotros le damos con qué tomarlas.
Análisis causal, no solo correlación
Buscamos la causa física y operativa de lo que ocurre, no el patrón que la acompaña. Es la diferencia entre poder actuar sobre el proceso y limitarse a vigilarlo.
IA neuro-simbólica y grafos de conocimiento
Combinamos el aprendizaje sobre tus datos con el conocimiento de quien lleva años en esa planta, codificado y consultable. El modelo hereda lo que tu equipo ya sabe en vez de tener que redescubrirlo.
Cuéntanos qué proceso te está dando problemas
Reserva 45 minutos con nuestro equipo científico. Nos enseñas tu histórico, miramos qué se puede modelar con la calidad de dato que tienes hoy y te decimos con franqueza si vemos margen. Si la conclusión es que todavía no te compensa meterte en un proyecto de inteligencia artificial industrial, también te lo diremos.
Lo que preguntan Operaciones, IT y Energía antes de implantar IA con DDS
¿Qué hace exactamente Deduce Data Solutions?
Diseñamos e implantamos inteligencia artificial industrial en planta: modelos predictivos para mantenimiento, eficiencia energética, calidad, planificación y visión artificial. Trabajamos sobre tu stack actual (SCADA, MES, ERP, IoT) y lo que entregamos son modelos que funcionan en producción, se pueden auditar y los opera tu gente.
¿Cuánto histórico necesito para que la IA aporte valor?
En procesos estables, entre 6 y 12 meses de histórico operativo bastan. Para procesos con poca historia, nuestros modelos físico-informados (PINNs) permiten empezar con menos dato apoyándose en las leyes físicas del proceso.
¿En qué se diferencia la IA de DDS de otras consultoras?
Cuatro cosas: modelos físico-informados en lugar de ML genérico, IA explicable (XAI) por defecto, cero vendor lock-in (entregamos código, pipelines y formación) y equipo científico con ocho años de experiencia desplegando en planta.
¿Cuánto se tarda en implantar inteligencia artificial industrial?
Una prueba de concepto vive entre 6 y 10 semanas. El paso a producción ocurre habitualmente entre el mes 3 y el mes 6 desde el arranque del piloto. Empezamos siempre por una reunión exploratoria no intrusiva.
¿Cuál es el retorno típico de un proyecto de inteligencia artificial industrial?
En mantenimiento predictivo y eficiencia energética hemos visto retornos en menos de 12 meses una vez en producción. Medimos no solo accuracy técnica, sino impacto operativo: kWh ahorrados, paradas evitadas, OEE recuperado y scrap reducido.
¿Hace falta un equipo interno de IA o data scientists?
No para empezar. Basta un sponsor de negocio, un referente técnico (planta, IT o energía) y acceso a los datos. DDS se adapta a tu equipo, no te exige que tu equipo se reinvente.
¿Cómo se integra DDS con SCADA, MES y ERP existentes?
Conectores estándar (OPC-UA, Modbus, MQTT, REST, ODBC) para consumir datos y exponer salidas. DDS opera como capa de inteligencia sobre tu stack actual sin tocar la lógica de PLCs ni reescribir SCADA.
¿On-premise, cloud o híbrido?
Las tres opciones soportadas. Procesos críticos con baja latencia → edge en planta. Casos analíticos o de forecast → cloud o híbrido. La arquitectura responde al caso, no a la moda.
¿De quién es el modelo entrenado con mis datos?
Tuyo. Cada cliente opera en entorno aislado con su modelo y su histórico. Nunca cruzamos datos entre clientes ni reutilizamos un modelo entrenado en tu planta en una competidora. La propiedad intelectual queda recogida por contrato.
¿Cumplimiento normativo (NIS2, ISO 27001, RGPD)?
Sí. Cumplimiento documentado y matrices a tu CISO. Nuestra arquitectura se diseña desde el primer día para sectores regulados, con trazabilidad de decisiones y auditoría completa de modelos.
