Machine learning que conoce la física de tu proceso.
Modelos de proceso, recomendación de setpoints y calidad predictiva para manufactura e industria pesada, construidos con los registros aprobados de la propia planta y restringidos por la física del proceso.
El problema
Los datos industriales son pocos, desiguales y caros de recopilar, y el machine learning genérico los trata como datos de internet. El resultado son modelos que ajustan la historia y violan la física, y un ingeniero los rechaza a primera vista.
Construimos modelos con la física dentro: restricciones termodinámicas en la función de pérdida, guardas deterministas después de la inferencia, aumentación que solo genera muestras físicamente plausibles, y evaluación sobre un conjunto ciego de registros reales apartado antes de entrenar.
Qué entregamos
- Evaluación de preparación de datos y guía de recopilación para la planta
- Modelo informado por la física para la variable de proceso o la receta en cuestión
- Aplicación web que la planta puede operar en local, con exportación a los formatos que leen tus equipos
- Reporte de validación sobre un conjunto ciego, contra metas acordadas de antemano
- Imagen de contenedor, scripts y plantilla de infraestructura para el despliegue
- Transferencia de conocimiento a ingenieros de proceso y automatización
Cómo trabajamos
Datos
Inventariar los registros aprobados, limpiarlos y dejar por escrito lo que falta. Suele ser la mayor parte del trabajo.
Modelo
Regresión encadenada o multisalida con restricciones físicas, evaluada por validación cruzada durante el desarrollo.
Validar
Conjunto ciego, metas del statement of work, reporte escrito que incluye dónde los datos limitaron el resultado.
Desplegar
Aplicación local, documentación, entrega. La integración con PLC o MES se acota aparte si se desea.
Qué lo respalda
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos necesitamos?
Menos de lo que crees si están aprobados y son consistentes. Unos cientos de buenos registros con los campos correctos pueden bastar para un modelo de recomendación; te lo decimos tras la evaluación de datos.
¿El modelo sustituye a nuestros ingenieros?
No. Les da un punto de partida que suele estar cerca, de modo que la calificación requiere menos iteraciones. La validación y la aprobación siguen en manos de personas.
¿Puede conectarse a nuestra línea?
La primera entrega corre de forma independiente para validarla con seguridad. La integración con PLC, OPC o MES es un paso aparte, con su propio alcance.
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