Preguntas frecuentes sobre IA industrial aplicada en planta

No. Trabajamos sobre la infraestructura que ya tienes y nos conectamos a PLC, SCADA, MES y ERP mediante OPC-UA, Modbus, MQTT, REST o exportaciones planas. Si en la planta conviven sistemas antiguos y modernos, montamos una capa de orquestación que respeta lo que ya funciona.

Con SCADA (Siemens, Schneider, Wonderware, Ignition), historians (PI System, Wonderware Historian), MES, ERP (SAP, Microsoft Dynamics, Odoo), GMAO, plataformas IoT en la nube (AWS, Azure, GCP) y bases de datos relacionales y de series temporales. Para cada cliente elegimos el conector más ligero: a veces basta una vista SQL y otras se instala un edge gateway dedicado.

Es lo más habitual y forma parte del diagnóstico inicial. Antes de modelar, mapeamos fuentes, calidad, frecuencia y significado de cada dato. Limpiar, enriquecer y dar contexto a lo que la planta ya registra aporta buena parte del valor final. Si hace falta, se instrumenta lo que no se mide y se diseña un modelo de datos que sirva también para los siguientes casos.

Las dos opciones son posibles. Tenemos despliegues 100 % on-premise, híbridos con edge en planta y nube para informes, y totalmente en la nube. Para procesos críticos con baja latencia, como el control en tiempo real, recomendamos edge; para casos analíticos o predictivos con horizonte de horas o días, nube o híbrido.

Donde decidan tus equipos de IT y seguridad. Por defecto, los datos sensibles se quedan dentro del perímetro del cliente. Si algo sube a la nube son métricas anonimizadas para entrenamiento o telemetría operativa, nunca recetas de producción ni información competitiva sin acuerdo expreso. Firmamos NDA y cumplimos los requisitos del responsable de seguridad (CISO) antes del primer flujo de datos.

Seguimos las referencias de NIS2 (directiva europea de ciberseguridad para sectores esenciales), las prácticas de ISO/IEC 27001 y el RGPD para datos personales. Aportamos documentación de tratamiento, registro de accesos, cifrado en reposo y en tránsito, y gestión de roles. Si tu área de cumplimiento necesita matrices específicas, las rellenamos antes del arranque.

No. Cada cliente trabaja en un entorno aislado, con sus credenciales, su modelo y su histórico. No cruzamos datos entre clientes ni reutilizamos un modelo entrenado con tu planta en la de un competidor. La propiedad intelectual del modelo y del dato es del cliente y queda recogida por contrato.

No. Entregamos el código fuente del modelo, la documentación de despliegue, los pipelines de datos y los scripts de reentrenamiento. Si quieres internalizar el sistema, formamos a tu equipo para que lo opere por su cuenta.

Depende de la complejidad del caso de uso, de la calidad y el volumen del dato y del nivel de integración. Todos los proyectos empiezan con una reunión exploratoria para entender el proceso y acotar el caso; de ahí sale un diagnóstico con alcance cerrado. Los pilotos se mueven en un rango contenido y los despliegues completos se plantean como inversión con retorno medible.

En optimización energética y térmica y en mantenimiento predictivo, el retorno depende del margen de cada proceso y no lo prometemos antes de ver tus datos: se mide contra una línea base acordada antes de empezar. Lo que más pesa es cuándo la planta empieza a actuar sobre las recomendaciones del modelo. Por eso medimos el impacto operativo: kWh ahorrados, paradas evitadas y OEE recuperado.

Con una prueba de concepto acotada sobre datos reales de tu planta. Definimos un indicador medible, por ejemplo reducir el consumo eléctrico por tonelada en una línea concreta, entregamos el modelo y validamos el resultado contra el histórico. Si el piloto no demuestra impacto, no pasamos a despliegue.

Sí. El piloto está pensado para que las dos partes salgan con una respuesta clara: el caso de uso aporta valor y se escala, o se aprende qué no funciona y se reorienta.

Los que pide cada problema: series temporales y modelos gradient boosting para predicciones con datos tabulares, redes neuronales para visión artificial y patrones complejos, y redes neuronales informadas por la física (PINNs) cuando el modelo debe respetar leyes térmicas, de fluidos o energéticas. Cuando la pregunta es por qué está pasando algo, añadimos análisis causal, IA neurosimbólica y grafos de conocimiento.

Aplicamos IA explicable (XAI) para que cada recomendación llegue con su razonamiento: qué variables pesaron más, qué condiciones disparan la alerta y qué confianza tiene el modelo en la predicción. Además buscamos la causa física y operativa de lo que ocurre, que es lo que permite actuar sobre el proceso. Es importante en sectores regulados y para que el operario confíe en lo que el sistema le sugiere.

Menos de lo que se suele pensar. En procesos estables con buen histórico se puede arrancar con lo que la planta ya tiene registrado, y el diagnóstico dice si basta. En procesos con poca historia o cambios frecuentes, combinamos modelos físicos con pocos datos y los enriquecemos a medida que se acumula histórico real.

Todas las soluciones de DDS incluyen monitorización del modelo en producción: detectamos deriva de datos, deriva de concepto y caídas de precisión antes de que causen errores operativos. Cuando hay degradación, se reentrena con datos recientes y se valida contra criterios fijados desde el diseño.

Trabajamos en inteligencia de procesos industriales. Partimos de la física y la operativa reales de cada proceso para hacerlo explicable y optimizable, y concentramos el trabajo en optimización energética y térmica, estabilidad y calidad de proceso, e inteligencia de decisión industrial. El resultado es una explicación de por qué el proceso se comporta como lo hace y qué palancas mueven el resultado, más allá de un panel con predicciones.

Depende del proceso, del estado de los datos y de la disponibilidad de tu equipo, así que no damos plazo antes del diagnóstico. Al terminarlo se acuerdan el alcance, el calendario y el indicador que se va a medir. Buscamos enseñar valor pronto.

No para empezar. Para el piloto y los primeros casos basta con un responsable de negocio, un referente técnico (planta, IT o energía) y acceso a los datos. Para escalar a varios casos de uso conviene que alguien interno sea el propietario del programa de IA, y nosotros le acompañamos en la parte técnica.

Tiempo del responsable y del referente técnico, acceso a los datos y disponibilidad para validar resultados en planta. Tu equipo no tiene que aprender IA: aporta el conocimiento del proceso, que es lo que hace que un modelo funcione en producción.

Monitorización continua del modelo y de los flujos de datos, soporte con tiempos de respuesta acordados y revisiones periódicas en las que proponemos mejoras del modelo o nuevos casos de uso afines.