Sepa qué máquina, vehículo o sede necesita atención mientras el turno sigue en marcha
Sus sensores, su flota y sus sistemas de producción ya generan los datos. Los ingenieros de Tridan AI los conectan, construyen un panel operativo en vivo y configuran alertas por umbrales y desviaciones, en su infraestructura, en un piloto de 4 a 8 semanas. Después usted le pregunta al analista de IA, en lenguaje natural, qué cambió y por qué.
- On-prem o en sus instalaciones
- Acceso de solo lectura
- Usted aprueba cada acción
- Ingesta desde sus dispositivos, plataformas y bases de datos, construida por nuestros ingenierosSe construye en su piloto
- Un panel operativo en vivo y alertas por umbrales y desviaciones para su equipoSe construye en su piloto
- Un analista de IA que responde preguntas en lenguaje natural sobre una copia de solo lectura de sus datosDisponible en demo
El problema
Sus máquinas informan cada segundo. Su equipo se entera mañana.
Hoy
Los problemas en planta aparecen en el informe de mañana.
- Las lecturas de sensores, las posiciones GPS y los eventos de producción están en plataformas separadas, cada una con su propia pantalla.
- Una línea parada, un vehículo inactivo o una entrega con retraso aparecen en el informe del día siguiente.
- Alguien exporta los datos a una hoja de cálculo para explicar qué salió mal.
- Cada pregunta nueva requiere un desarrollador o un informe nuevo.
Con Tridan AI
Una vista operativa en vivo, con alertas durante el turno.
- Nuestros ingenieros reúnen las fuentes que usted elige en una sola vista operativa en vivo.
- El panel se actualiza solo durante el turno, y las alertas señalan las lecturas que superan un umbral o se desvían de lo normal.
- Usted le pregunta al analista de IA "¿Qué cambió en la línea dos respecto a la semana pasada?" y obtiene una respuesta a partir de sus propios datos.
- El analista de IA responde preguntas de seguimiento sin SQL, y cualquier acción que proponga espera a que una persona la apruebe.
Una línea de producción, del sensor a la decisión
Escenario de ejemplo
- 1
Los datos ya existen.
Las máquinas de la línea envían lecturas de temperatura, vibración y ciclos a una plataforma o base de datos que la planta ya utiliza. Las paradas se registran en el sistema de producción.
- 2
Los conectamos en el piloto.
Nuestros ingenieros leen los datos desde donde ya llegan, mediante una API, una exportación, un broker MQTT o una réplica de base de datos de solo lectura, y ejecutan la ingesta en un servidor de la planta o en su centro de datos.
- 3
Una vista en vivo por turno.
El jefe de turno abre un único panel que muestra el estado de cada máquina, las paradas recientes y las lecturas a lo largo del tiempo. Se actualiza solo.
- 4
Una alerta cuando algo se desvía.
La vibración de un rodamiento sube lentamente por encima de su rango habitual. La regla de alerta que configuramos con su equipo de mantenimiento la señala y avisa a la persona adecuada por email o en el sistema que ya usa, mediante un webhook.
- 5
Pregunte por qué.
El responsable de mantenimiento le pregunta al analista de IA "¿Cuándo empezó esto y cambió algo más en la línea al mismo tiempo?" y obtiene una respuesta extraída de la copia de solo lectura de los datos de la línea.
- 6
Decide una persona.
Si el analista de IA propone una acción, como redactar una solicitud de mantenimiento, espera la aprobación. No se modifica nada en las máquinas.
Una flota de reparto, de la señal GPS al aviso al cliente
Escenario de ejemplo
- 1
Los datos ya existen.
Los vehículos envían sus posiciones a una plataforma de telemática, y los eventos de entrega se registran en su sistema de despacho o ERP.
- 2
Los conectamos en el piloto.
Nuestros ingenieros obtienen las posiciones y los eventos de entrega mediante las API o exportaciones de las plataformas y los unen en un único conjunto de datos operativos.
- 3
Una vista en vivo para despacho.
Los despachadores ven los vehículos, las entregas pendientes y las que van con retraso en un único panel que se actualiza solo.
- 4
Una alerta sobre lo que importa.
Un vehículo permanece inactivo más tiempo del que permite su regla, o una ruta se queda atrás respecto a su ventana prevista. Se avisa al despachador.
- 5
Pregunte por qué.
El responsable de operaciones le pregunta al analista de IA "¿Qué rutas llegaron tarde con más frecuencia esta semana y en qué paradas?" y obtiene una respuesta a partir de sus propios registros.
- 6
Decide una persona.
El analista de IA puede proponer un seguimiento, como avisar a los clientes afectados mediante un webhook a su sistema. Solo se envía después de que una persona lo apruebe.
De sus datos a su equipo
- Fuentes
- Datos de sensores y máquinas mediante su plataforma o broker MQTT(Se construye en su piloto)
- GPS de la flota desde la API de su plataforma de telemática(Se construye en su piloto)
- Base de datos de producción y mantenimiento (réplica de solo lectura)(Se construye en su piloto)
- Eventos de entrega y pedidos desde el ERP o despacho (API o exportación)(Se construye en su piloto)
- y otras fuentes con API, exportación o base de datos
- Ingesta y procesamiento
- Servicio de ingesta(Se construye en su piloto)
- Limpieza y unión por activo, vehículo y tiempo(Se construye en su piloto)
- Líneas base de comportamiento normal por activo(Se construye en su piloto)
- Análisis
- Reglas de umbral y desviación, definidas con su equipo(Se construye en su piloto)
- Copia de solo lectura para el analista de IA(Se construye en su piloto)
- Analista de IA (preguntas en lenguaje natural)
- Acción
- Panel operativo en vivo(Se construye en su piloto)
- Alertas por email o webhook(Se construye en su piloto)
- Exportación para informes(Se construye en su piloto)
- Las acciones propuestas esperan aprobación humana
- Su equipoactúa sobre los resultados
Qué existe hoy y qué construimos para usted
- CapacidadEstado
- Analista de IA para preguntas en lenguaje natural sobre una copia de solo lectura de los datosPruébelo en la demo; lo conectamos a sus datos en el piloto.Disponible en demo
- Aprobación humana de las accionesCualquier acción que proponga el analista de IA espera a que una persona la apruebe.Disponible en demo
- Envío por webhook a sus sistemasYa enviamos resultados a sistemas CRM y ERP por HTTPS, con reintentos. En el piloto lo conectamos a sus alertas y sistemas.Disponible hoy
- Capa de paneles que se actualiza solaNuestros paneles se actualizan automáticamente mientras su equipo trabaja. Las vistas operativas para sus máquinas, vehículos o sedes se diseñan y construyen en el piloto.Disponible hoy
- Despliegue on-prem y equipo de ingeniería localLo instalamos en sus servidores, y nuestros ingenieros en Serbia lo construyen y le dan soporte.Disponible hoy
- Ingesta desde sus dispositivos, plataformas y bases de datosNo hay un conector listo para sus equipos. Conectamos lo que tenga API, exportación, broker MQTT o base de datos, con un alcance definido con usted.Se construye en su piloto
- Paneles operativos para sus activosDiseñados con sus jefes de turno, despachadores o equipo de mantenimiento en torno a las preguntas que realmente se hacen.Se construye en su piloto
- Alertas por umbrales y desviacionesReglas acordadas con su equipo, ajustadas durante el piloto y enviadas por email o webhook.Se construye en su piloto
- Instalación en el edge o en sus instalacionesCuando los datos deben quedarse en la planta o el almacén, configuramos la ingesta y los paneles en un servidor que usted nos proporciona allí.Se construye en su piloto
De 4 a 8 semanas, una fuente y una pregunta que importa a operaciones
Lo que obtiene al final del piloto
- Una fuente conectada, como los datos de sensores de una línea de producción, la señal GPS de una flota o los eventos de entrega, con ingesta en su infraestructura.
- Un panel operativo en vivo, construido con las personas que lo usarán en cada turno.
- Las primeras reglas de alerta por umbrales y desviaciones, acordadas con su equipo y ajustadas con sus datos reales.
- El analista de IA sobre una copia de solo lectura de esos datos, listo para preguntas en lenguaje natural.
- Una revisión de resultados con su equipo y un resumen por escrito de lo que funcionó, lo que no y lo que hace falta para pasar a producción.
Criterios de éxito, definidos con usted antes de empezar (tipos, no cifras prometidas)
- Actualidad de los datos
- cuánto tiempo después de un evento debe aparecer en el panel para su caso de uso.
- Utilidad de las alertas
- la proporción de alertas sobre las que su equipo considera que vale la pena actuar, y los fallos que reporta.
- Cobertura
- qué máquinas, vehículos, sedes o tipos de evento están conectados.
- Adopción
- si los jefes de turno, los despachadores o mantenimiento realmente abren el panel y usan las alertas.
- Calidad de las respuestas
- si las respuestas del analista de IA se sostienen cuando su equipo las contrasta con los datos de origen.
- Esfuerzo manual
- cómo se compara el tiempo dedicado a exportaciones e informes puntuales con la forma en que se hace hoy.
Sus datos operativos se quedan donde usted decida
On-prem, en sus instalaciones o alojado.
Lo instalamos en sus servidores, configuramos la ingesta en un servidor de la planta o el almacén cuando los datos deben quedarse allí, o lo alojamos por usted.
Solo lectura, sin escribir nunca en los equipos.
Leemos de sus plataformas, brokers y bases de datos. Nada en el piloto envía comandos a máquinas ni vehículos.
Usted aprueba cada acción.
Todo lo que propone el analista de IA espera a que una persona diga que sí antes de enviarse a otro sistema.
Procesamiento de IA controlado, equipo local.
API de IA empresariales que no entrenan con sus datos, o la opción de un modelo local, con ingenieros en Serbia que lo construyen y le dan soporte.
Preguntas frecuentes
¿Es un producto IoT listo para usar?
No. Tridan AI no vende un módulo IoT estándar. Nuestros ingenieros construyen la ingesta, el panel operativo y las alertas para sus datos en un piloto de 4 a 8 semanas, y reutilizan partes que existen hoy: el analista de IA, los webhooks, la capa de paneles y el despliegue on-prem.
¿Qué dispositivos y protocolos admiten?
No mantenemos una lista de dispositivos certificados. Conectamos lo que ya expone datos: una API, una exportación, un broker MQTT o una base de datos. Si sus equipos solo se comunican con la plataforma de un proveedor o una pasarela industrial, comprobamos en la llamada de definición del alcance si esa capa puede entregar los datos. Lo que conectamos se acuerda en el alcance del piloto.
¿Hasta qué punto es "en tiempo real"?
Tan rápido como lo necesite su caso de uso y lo permitan sus fuentes. El panel se actualiza solo durante el turno. El tiempo que tarda en aparecer un evento depende de la frecuencia con la que sus dispositivos y plataformas envían datos, y acordamos ese objetivo con usted como criterio de éxito.
¿Tenemos que sustituir nuestros sistemas de telemática, SCADA o producción?
No. Leemos de los sistemas que ya tiene y añadimos encima una vista en vivo, alertas y el analista de IA. Sus plataformas actuales siguen funcionando como hasta ahora.
¿Quién lo mantiene después del piloto?
El mismo equipo que lo construyó. Si pasa a producción, añadimos fuentes y equipos y ofrecemos monitorización y soporte, on-prem o alojado. No necesita ingenieros de datos propios.
Una línea, una flota o una sede. De 4 a 8 semanas.
Sin diapositivas. Se lo mostramos con sus datos.
Cuéntenos qué máquina, vehículo o sede le gustaría poder ver en vivo. Comprobaremos si sus datos pueden mostrarlo, antes de cualquier compromiso.
- Opción on-prem
- Acceso de solo lectura
- Usted aprueba cada acción