Pythia Modelos predictivos físico-informados para anticipar fallos, consumos y producción en planta
Pythia transforma tu histórico operativo en modelos que predicen mantenimiento, consumo energético y comportamiento del proceso con precisión accionable. Decisión informada antes de que el problema llegue al turno.
Por qué los modelos predictivos no llegan a planta
Tres razones recurrentes que vemos en cada implantación industrial — y por qué un modelo en una diapositiva no es lo mismo que un modelo decidiendo en producción.
Modelos que no respetan la física
Un modelo estadístico puro acaba aprendiendo correlaciones espurias. Sin las leyes físicas del proceso, falla justo cuando más se necesita: en los regímenes no vistos en el histórico.
Predicciones que nadie en planta usa
Si el operario no entiende por qué el modelo recomienda algo, la herramienta acaba apagada. Sin explicabilidad, la IA no llega a producción.
Modelos que envejecen en silencio
El histórico cambia, los procesos evolucionan y nadie monitoriza si el modelo sigue acertando. Cuando se detecta el drift, ya es tarde.
Pythia: modelos predictivos industriales que sí escalan a producción
Cuatro pilares que separan un modelo que vive en un notebook de un sistema que decide en planta cada minuto.
Modelos físico-informados (PINNs)
Combinamos histórico operativo con las leyes físicas que rigen tu proceso (térmica, fluidos, energética). Modelos precisos con menos datos y robustos en regímenes nuevos.
IA explicable (XAI) por defecto
Cada predicción de Pythia documenta qué variables pesaron más, qué condiciones la dispararon y qué confianza tiene. Auditable, defendible y operable.
Integración limpia con tu stack
Pythia consume datos de SCADA, historians, MES, ERPs y plataformas IoT. Salidas vía API, dashboards o como entradas directas a tu sistema de control. Sin reescribir lógica.
Monitorización del modelo en producción
Detección de drift de datos y de concepto, alertas tempranas de degradación y reentrenamiento controlado. Pythia no envejece sola.
Qué tipo de cosas predice Pythia en planta
Modelos productivos que ya hemos desplegado en industria pesada, automoción y energía.
Pythia decidiendo en planta, contado sin marketing vacío
Cuatro escenarios industriales donde un modelo predictivo bien implantado mueve KPIs operativos.
Anticipación de fallos en maquinaria crítica
Modelos que cruzan vibración, temperatura, consumo y horas de operación para predecir degradación de bombas, motores y prensas con días de antelación.
Predicción de consumo de gas y electricidad
Modelos físicos-informados para predecir el consumo por colada, lote o turno y optimizar la planificación energética contra precios de mercado.
Predicción de calidad y defectos
Modelos que predicen el rendimiento de calidad de la línea en función de las variables de proceso, anticipando rechazos y reprocesos antes del control de calidad.
Forecast de producción y demanda
Modelos de series temporales con variables externas (precio energía, demanda, eventos) para planificar turnos, materia prima y logística con semanas vista.
De histórico a modelo productivo en menos de 6 meses
Diagnóstico no intrusivo
Mapeamos histórico, calidad de dato y casos prioritarios. Sin coste.
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 continua del modelo.
Sin fricción para ningún equipo
Pythia responde a las prioridades reales de cada perfil sin pedir a nadie que se reinvente.
Decisión informada antes de cada turno
Predicciones de fallos, calidad, consumo y producción priorizadas y filtradas por confianza del modelo, no por intuición.
"¿Y si el modelo se equivoca?" → XAI documenta cada predicción para que la valides antes de actuar.
Integración con tu stack sin lock-in
OPC-UA, MQTT, REST, ODBC. Despliegue on-premise, cloud o híbrido. Entregamos código fuente y pipelines de retraining.
"¿NIS2, ISO 27001, RGPD?" → Sí, cumplimiento documentado y matrices a tu CISO.
Predicción de kWh, gas, vapor y CO₂e
Modelos físicos-informados que separan grados de libertad reales de ruido estadístico. Conectables a CAE y a reporting ESG.
"¿Cuándo retorna?" → Eficiencia energética típicamente < 12 meses tras producción.
Empezamos por un diagnóstico, no por un contrato
45 minutos. Mapeamos tu histórico, qué se puede predecir con la calidad de dato actual y qué retorno esperar. Sin pitch, sin obligación.
Lo que nos preguntan Operaciones, IT y Energía antes de implantar Pythia
¿Qué se puede predecir realmente en planta con modelos físico-informados?
Pythia despliega modelos productivos para mantenimiento predictivo (fallos de activos críticos), consumo energético (kWh, gas, vapor por colada/lote/turno), calidad (scrap, defectos, rendimiento) y forecast de producción y demanda. Si el proceso tiene leyes físicas y un mínimo de histórico, hay modelo posible.
¿Cuánto histórico necesito para un modelo productivo?
En procesos estables con buen histórico, entre 6 y 12 meses bastan. En procesos con poca historia o cambios frecuentes, los modelos físico-informados (PINNs) permiten empezar con menos dato y mejorar a medida que se acumula histórico real.
¿Por qué modelos físico-informados (PINNs) y no solo machine learning clásico?
Un modelo estadístico puro aprende correlaciones, no causa. Cuando aparecen regímenes operativos no vistos en el histórico, falla. Los PINNs incorporan las leyes físicas del proceso (térmica, fluidos, energética) como restricción del entrenamiento. Son más robustos, requieren menos datos y son auditables.
¿La IA es una caja negra? ¿Cómo defiendo sus decisiones?
Pythia aplica IA explicable (XAI) por defecto: cada predicción documenta qué variables pesaron más, qué condiciones la dispararon y qué confianza tiene. Auditable para sectores regulados y comprensible para que el operario confíe.
¿Cómo se integra Pythia con SCADA, MES y ERP existentes?
Conectores estándar (OPC-UA, Modbus, MQTT, REST, ODBC) para consumir datos y exponer salidas. Pythia 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 planta competidora. La propiedad intelectual queda recogida por contrato.
¿Hay vendor lock-in?
No. Entregamos código fuente del modelo, documentación de despliegue, pipelines de datos y scripts de retraining. Si quieres internalizar Pythia, formamos a tu equipo para que la opere sin nosotros.
¿Cuánto tarda implantar Pythia?
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.
¿Necesitamos 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. Pythia se adapta a tu equipo, no exige que tu equipo se reinvente.
¿Cómo evitáis que el modelo se degrade en producción?
Pythia incluye monitorización continua: detección de drift de datos, drift de concepto y caídas de precisión antes de que se traduzcan en errores operativos. Cuando se detecta degradación, lanzamos reentrenamiento controlado con datos recientes y validamos contra criterios fijados desde diseño.
¿Qué retorno típico estima Pythia?
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, scrap reducido.
