El ecosistema AKRIBIS · Inteligencia

Del instrumento al modelo,
y de la decisión de vuelta al equipo.

El dato no es abstracto: nace en un instrumento AKRIBIS. El grupo lo mide, lo calibra con trazabilidad y lo transmite; SINGULAR4 lo vuelve anticipación. El modelo vale lo que vale su dato.

°C instrumento umbral del modelo falla prevista mantenimiento a tiempo → el equipo sigue midiendo anomalía detectada
El origen físico

Todo empieza en un instrumento AKRIBIS.

Un sensor, un equipo calibrado, una sonda de cadena de frío. La medición del mundo físico: la materia prima de todo lo demás.

InstrumentaciónAKURALABAKUTEMP
Telemetría

Cada unidad emite datos. Por separado, ruido.

La telemetría dispersa del ecosistema: AKIoT transmite, los instrumentos miden, la operación late. Sin procesar, es solo ruido.

AKIoTsensoresoperación
Señal · dato confiable

El modelo vale lo que vale su dato.

SINGULAR4 extrae la señal del ruido. Y es confiable porque AKRIBIS calibra el dato y le da trazabilidad: IRAM-ISO/IEC 17025. Esa es la ventaja del ecosistema.

AKRIMETIRAM-ISO/IEC 17025trazabilidad
Anomalía

Detección de anomalías.

Un desvío cruza el umbral aprendido. Clasificación y alerta temprana, en vivo sobre la operación de los equipos.

Predicción

Modelos predictivos.

El modelo proyecta hacia adelante: anticipa la falla del equipo antes de que ocurra.

Decisión → equipo

La decisión vuelve a lo físico.

La falla se evita a tiempo: AKZOTEC interviene y el equipo sigue midiendo. El círculo se cierra. SINGULAR4 corona la cadena de valor; no flota al lado.

AKZOTECel círculo se cierra

Qué hace

Cuatro capacidades sobre un mismo dato

Todo parte de los datos de operación del ecosistema. SINGULAR4 los convierte en anticipación.

Inteligencia de datos y ML

Tableros y modelos sobre los datos de operación: de la telemetría dispersa a una sola lectura accionable.

Modelos predictivos

Mantenimiento predictivo: el modelo anticipa la falla antes de que ocurra, sobre datos de sensores y automatización.

Detección de anomalías

Clasificación y alerta temprana de desvíos en la operación, desplegada como servicio multiusuario en la nube.

Desarrollo a medida

Software de base científica de punta a punta: recolección, análisis y reportería reproducible, on-premise o en la nube.

Por qué el modelo vale

El modelo vale lo que vale su dato

SINGULAR4 no parte de datos ajenos: el ecosistema mide, calibra con trazabilidad y transmite el dato de punta a punta. Esa cadena es la que vuelve confiables los modelos.

Mide

Instrumentación

Equipos e instrumentos que capturan el dato en origen.

Calibra

AKRIMET · IRAM-ISO/IEC 17025

Trazabilidad metrológica al SI: el dato es confiable.

Transmite

AKIoT

Telemetría con trazabilidad hasta el modelo.

Trabajo real

De la telemetría al modelo en producción

Casos del ecosistema y de ciencias de la vida, presentados de forma abstracta.

Mantenimiento predictivo con ML en la nube

Modelos de predicción y clasificación de fallas, desplegados como aplicación multiusuario sobre contenedores.

MLShinyDocker

Análisis de datos en ciencias de la vida

Recolección y análisis de datos de ensayos clínicos, con reportería reproducible y trazable.

RReportería reproducible

Inteligencia de negocio sobre la operación

Tableros de BI que consolidan métricas dispersas en una sola fuente de verdad para decidir rápido.

MetabasePostgreSQL

Ciencia de datos aplicada

Modelos a medida sobre datos de dominio que convierten el dato crudo en ventaja operativa.

PythonML

Cómo trabajamos

Rigor científico, software reproducible

Stack de base científica, versionado y desplegado en contenedores —en la nube o on-premise— para que cada resultado sea trazable y repetible.

RPythonShinyMachine LearningDockerPostgreSQLMetabase

¿Necesita inteligencia sobre sus datos de operación?

Hablemos del proyecto. SINGULAR4 lo lleva del dato disperso a la decisión anticipada.