Este servicio tiene por objetivo la evaluación y mejora algoritmos de detección de anomalías y predicción basados en IA, permitiendo a las empresas aumentar la fiabilidad operativa, reducir las paradas no planificadas y optimizar la toma de decisiones.
Ayuda tanto a empresas industriales como a proveedores de soluciones de IA a validar sus algoritmos antes de desplegarlos en entornos reales.
El servicio evalúa los algoritmos del cliente en escenarios industriales representativos, como monitorización de la producción, supervisión del estado de equipos, control de calidad y predicción de demanda o de variables de proceso y analiza el rendimiento para identificar fortalezas, limitaciones y oportunidades de mejora.
La evaluación del rendimiento se basa en indicadores medibles como precisión de detección, tasas de falsos positivos y falsos negativos, precisión de predicción, tiempo de respuesta, robustez e impacto sobre KPI operativos (p. ej., reducción de paradas, optimización del mantenimiento o eficiencia del proceso). Esto permite cuantificar el valor de las soluciones y demostrar el retorno de la inversión.
El servicio incluye:
• Análisis del rendimiento y benchmarking de algoritmos de detección de anomalías y predicción
• Validación en entornos controlados o mediante conjuntos de datos industriales representativos de operaciones reales
• Identificación de carencias y oportunidades de optimización
• Propuesta y evaluación inicial de soluciones alternativas o complementarias (p. ej., modelos híbridos de IA, estrategias de mejora de datos o técnicas avanzadas de analítica)
Las evaluaciones pueden realizarse utilizando los entornos de analítica de datos y bancos de ensayo de ITA o a partir de datos aportados por el cliente (p. ej., datos de sensores o históricos de sistemas ERP/MES). Cuando sea necesario, pueden generarse conjuntos de datos sintéticos o escenarios controlados para garantizar una validación robusta.
El servicio sigue un proceso estructurado:
• Definición de la aplicación industrial, los objetivos y los indicadores clave de rendimiento (KPI)
• Revisión de los algoritmos del cliente, las fuentes de datos y las interfaces del sistema
• Preparación e integración de datos (p. ej., sistemas ERP, MES o SCADA)
• Ejecución de pruebas de evaluación y benchmarking
• Desarrollo y validación de soluciones mejoradas
• Visualización y comunicación de resultados
El resultado es una aplicación piloto materializada en una plantilla de Power BI que muestra un análisis comparativo de las soluciones evaluadas. Esta herramienta permite monitorizar indicadores de rendimiento, comparar el comportamiento de los algoritmos entre escenarios y apoyar la toma de decisiones basada en datos.
Entre las aplicaciones típicas se incluyen el mantenimiento predictivo de equipos de fabricación, la detección de anomalías en líneas de producción, la detección de desviaciones de calidad y la previsión de variables operativas. Por ejemplo, las empresas industriales pueden reducir el tiempo de parada de los equipos y los costes de mantenimiento, mientras que los desarrolladores de soluciones de IA pueden validar y demostrar la eficacia de sus algoritmos a usuarios finales.
Para llevar a cabo el servicio, se espera que los clientes proporcionen acceso a sus algoritmos, a conjuntos de datos relevantes (p. ej., datos de sensores o registros operativos) y, cuando corresponda, a las interfaces del sistema. ITA aporta experiencia en IA, analítica de datos y procesos industriales, así como la infraestructura necesaria para la evaluación y visualización.
Este servicio está dirigido a:
• Empresas industriales que buscan mejorar la eficiencia operativa, reducir riesgos e implantar estrategias de mantenimiento predictivo
• Desarrolladores de soluciones de IA (p. ej., proveedores de ERP, MES o herramientas de apoyo a la decisión) que desean validar y comparar sus algoritmos en entornos industriales realistas
Para iniciar un proyecto, las empresas pueden contactar con ITA a través de info@ita.es para definir el caso de uso, los datos disponibles y el alcance de la evaluación. Este primer paso incluye una evaluación de viabilidad y la definición de KPI, seguida de una propuesta adaptada, la ejecución de la evaluación y la entrega de resultados mediante la aplicación Power BI.