Inteligencia artificial

Nuestra oferta es para procesos productivos y activos industriales, junto con nuestra experiencia desde 2005 ayuda a nuestros clientes encontrar áreas de mejora en su transformación y digitalización. Hemos logrado ahorros desde un 15% hasta 30% en costos operativos y de insumos energéticos en diferentes industrias.

Nos enfocamos en operaciones industriales para elaboración de productos, mezclas, ensambles, manejo y control de activos, consumo de materias primas, optimización de insumos energéticos, agua, gas, energía, entre otros.

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¿Cómo optimizamos activos existentes?

Es común pensar que un activo existente no puede mejorarse o lograr un extra para optimización. Estos activos ya tienen una estructura probada de hacer bien las cosas, y por eso se cree que no puede evolucionar más. Sin embargo si es posible aplicando técnicas de Inteligencia Artificial & Machine Learning.

Para dar un ejemplo: un compresor se optimiza por las condiciones eléctricas de consumo, generación de enfriamiento, presión etc, pero: ¿Cómo puedo mejorar sus condiciones actuales? ¿Cómo hacerlo rendir más sin incrementar mi consumo energético? En Infoportal instalamos una Neurona (Red neuronal IA), conectamos todas las variables críticas, las analizamos y generamos un modelo de datos para generar valor en las decisiones de la operación.

¿Cuáles son las variables importantes para trabajar con IA?

Consideramos siempre todas las variables relevantes al proceso de una decisión completa. Por ejemplo, requerimos optimizar la energía eléctrica en un cuarto de compresores. ¿Qué variables encontramos? Flujos, Temperaturas, Presiones de succión, Niveles de tanques, Mediciones de PH, Dosificación de amonio, entre otras. Estas variables y otras son las que alimentan el modelo y son críticas para un entendimiento a detalle de la Inteligencia Artificial.

¿Cómo obtener un modelo de IA?

Primero es importante conectar la máquina, obtener sus datos y almacenarlos. Después empezaremos a dar un entrenamiento a la estructura de datos, lo que dará los primeros indicios de una decisión compleja.

Nuestro trabajo consistirá en que a partir de los datos obtenidos, entregaremos un modelo de decisión basado en las variables de respuesta críticas encontradas, las cuales podremos aplicar técnicas de Machine Learning y obtener una base de mejores resultados.

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¿Cómo mejorar el criterio humano en activos automatizados?

Un activo puede optimizarse si medimos su estándar de operación y la cantidad de criterios semi-automáticos que el criterio humano tiene que gestionar.

Digamos, si un compresor en una planta está automatizado se enciende y apaga con un botón en una pantalla, sin embargo, el saber cuánto tiempo debe estar apagado, en qué momento se debe encender y como sincronizarse con el proceso es un buen ejemplo de cómo mejorar los criterios humanos, para aplicar las técnicas de Inteligencia Artificial.