Datos y ML predictivo
Avisa del fallo antes de que pare la operación.
Sobre el histórico que ya tienes. Lo que decide si sirve no es el modelo: es que quede tiempo para hacer algo con el aviso.
21 casos en 7 sectores
Qué resuelve
Casi toda la predicción útil se parece: hay un histórico de operación, hay un evento caro —una parada, un pico de demanda, un retraso— y hay una ventana en la que actuar todavía sirve de algo. El modelo suele ser la parte fácil. Lo que decide si funciona es si el dato de operación está donde dice que está, y si alguien puede hacer algo con el aviso cuando llega.
Dónde se aplica
Defensa
- On-premise
- Entorno clasificado
- Sin salida al exterior
- Mantenimiento predictivo de flotas y plataformas
- Fusión de datos de sensores
- Análisis de inteligencia (OSINT)
Logística
- Tiempo real
- WMS · TMS
- Previsión de demanda
- Optimización de rutas y última milla
- Predicción de ETAs
Transporte
- Trazabilidad
- Tiempo real
- Edge embarcado
- Predicción de fallo sobre datos de flota
- Predicción de demanda y retrasos
- Optimización de flotas
Medicina y farma
- Dato sensible
- Validación
- Trazabilidad
- Predicción de riesgo clínico
- Optimización de ensayos clínicos
- Farmacovigilancia con IA
Energía
- Infraestructura crítica
- Activos distribuidos
- Previsión de generación y demanda
- Predicción de fallo sobre activos distribuidos
- Predicción de precios / trading
Industria y fabricación
- Sin parar nada
- Convive con lo que hay
- Predicción de fallo de equipos
- Optimización de la planificación
- Control de calidad estadístico avanzado
Civil y construcción
- Documentación masiva
- Activos de décadas
- Predicción de plazos y costes
- Monitorización estructural
- Gestión predictiva de activos e infraestructuras
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