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Automatic Failure Detection:
tenemos una VISIÓN para tu empresa.

Mantenimiento predictivo
Imágenes aéreas e inteligencia artificial al servicio de una plataforma de inspección virtual de la red infraestructural para una Transformación Digital sostenible

Desarrollamos plataformas integradas de inspección virtual impulsadas por Inteligencia Artificial, asegurando tanto el rendimiento empresarial como la sostenibilidad ambiental.

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Automatic Failure Detection, la inteligencia artificial aplicada

El desafío radica en el desarrollo de un servicio que, partiendo de la adquisición de imágenes aéreas de cualquier infraestructura monitorizable mediante imágenes, sea capaz de analizar el estado de "salud" de dicha infraestructura. Específicamente, se trata de procesar una "gran" cantidad de datos a través de agentes cognitivos inteligentes, basados en técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y visión por computadora, que trabajarán junto con el personal de monitoreo en las actividades de inspección, permitiendo detectar, programar y organizar las intervenciones de mantenimiento según prioridades.


¡Hagamos Mantenimiento Predictivo! La solución en fases.

El desarrollo de una plataforma de inspección de infraestructura virtual, integrada con capacidades de reconocimiento automático de fallas a partir de imágenes aéreas, se desarrolla según las siguientes fases de diseño:

  1. Adquisición y almacenamiento de datos
  2. Procesamiento de datos
  3. Etiquetado de datos
  4. Aprendizaje automático
  5. Procesamiento de resultados
  6. Participación del usuario

Beneficios: Transformación Digital y Sostenibilidad

Hoy más que nunca, nos damos cuenta de la multitud de impactos positivos de la Transformación Digital:

  • Cambio de inspecciones físicas programadas y condicionales a inspecciones virtuales asistidas por modelos de IA/ML.
  • Transición de mantenimiento programado a mantenimiento respaldado por retroalimentación de modelos de IA/ML entrenados en imágenes aéreas.
  • Obtención de una visión integral de las fallas de la infraestructura.

Además, la creación de infraestructuras inteligentes sirve como palanca para la sostenibilidad ambiental, ya que la introducción de estos procesos:

  • Reduce los viajes de los técnicos, limitando así las emisiones de CO2.
  • Aumenta la capacidad para identificar problemas y ayuda a programar el mantenimiento que optimiza el uso de recursos, reduciendo así el desperdicio.

Las principales áreas de servicio incluyen:

  • Machine Learning (ML) a través del cual los científicos de datos y los desarrolladores pueden crear, entrenar y desplegar rápidamente y de manera segura modelos de aprendizaje automático en un entorno hospedado listo para producción.

  • Utilización de funcionalidades de "human-in-the-loop", que permite aprovechar el poder del feedback humano a lo largo del ciclo de vida del ML para mejorar la precisión y relevancia del modelo. Esto permite completar una variedad de tareas humanas, desde la generación y anotación de datos hasta la revisión, personalización y evaluación del modelo.

  • Integración y personalización del sistema de información geográfica (GIS), utilizado para la creación y uso de mapas, compilación de datos geográficos, análisis de mapas, intercambio de información geográfica y gestión de información geográfica en una base de datos.

  • Desarrollos personalizados en Python para su uso en ciencia de datos y aprendizaje automático (ML).