Desarrollamos modelos para mantenimiento predictivo, previsión de demanda y predicción de calidad. Poner el modelo en producción es solo el principio; lo importante es detectar cuándo se deteriora con el tiempo.
En los proyectos de aprendizaje automático el criterio de éxito suele estar mal planteado: la precisión con los datos de entrenamiento. La pregunta real es si el modelo rinde igual en producción y quién se da cuenta cuando no es así.
Por eso construimos su entorno con el mismo cuidado que el modelo: canalización de datos, supervisión del rendimiento, rutina de reentrenamiento y punto de aprobación humana. Sin ellos, un modelo se vuelve poco fiable en silencio en pocos meses.
Software de mantenimiento que reúne equipos, planes de mantenimiento e historial de averías en un solo lugar.
Supervisión y control en tiempo real desde el navegador para infraestructuras críticas.
Un sistema que analiza archivos de software de centralitas y genera un informe pericial estructurado.
Depende del problema. En mantenimiento predictivo lo decisivo no es la cantidad sino la variedad: debe haber suficientes ejemplos de averías reales para que el modelo aprenda. Esto se mide de forma concreta en la evaluación de los datos.
Comparándolo con una línea base sencilla. Si no es claramente mejor que la regla actual o la estimación de un experto, el coste del modelo no compensa — y lo decimos desde el principio.
Escuchemos su situación actual y decidamos juntos por dónde empezar.
