Modelos propios
Machine Learning con los datos de tu empresa
Cuando el valor diferencial está en los datos de la empresa, desarrollamos modelos entrenados específicamente para explotar ese conocimiento, no plantillas genéricas.
Arquitectura tipo
01Data Lake
02Features
03Modelo
04API
05Proceso
Qué problema resuelve
Anticipar lo que va a ocurrir: una avería, un pico de demanda, una desviación de calidad o un consumo anómalo, con tiempo suficiente para actuar.
Cómo lo implementamos
- 01Definición del objetivo y de la métrica de éxito con el área implicada.
- 02Exploración y preparación del conjunto de datos disponible.
- 03Entrenamiento, validación y comparación de modelos candidatos.
- 04Puesta en producción con monitorización de rendimiento y reentrenamiento.
- 05Integración de la predicción en el proceso: alerta, panel, ERP o aplicación.
Integraciones
Con qué se conecta
PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnInfluxDBPostgreSQL
Flujo
- Data Lake▸
- Features▸
- Modelo▸
- API▸
- Proceso
Casos de uso
Dónde encaja
Mantenimiento predictivo
Detección temprana de degradación en equipos críticos.
Previsión de demanda
Planificación de producción y compras con menos incertidumbre.
Detección de anomalías
Identificación de comportamientos fuera de patrón en proceso o red.
Preguntas frecuentes
Dudas habituales
- ¿Cuántos datos hacen falta?
- Depende del problema. Antes de entrenar evaluamos si el histórico disponible tiene señal suficiente; si no la tiene, primero construimos la captura.
- ¿Dónde se ejecuta el modelo?
- Donde convenga: servidor propio, gateway en planta o infraestructura cloud del cliente.
¿Qué podría hacer la Inteligencia Artificial con los datos de tu empresa?
Cuéntanos cómo funciona tu empresa. Nosotros diseñaremos la arquitectura para conectar sus datos, protegerlos y transformarlos en inteligencia.