Convertimos los datos de miles de dispositivos en información útil para la toma de decisiones, en la nube o en infraestructura propia. Integramos inteligencia en el borde y definimos la titularidad de la propiedad intelectual para cada proyecto.
Diseñamos cada interfaz según las tareas y el contexto de sus usuarios: operación en planta, mantenimiento y supervisión. Simplificamos la complejidad técnica y validamos las decisiones de diseño con las personas que utilizarán la solución.
Integramos cuadros de mando para supervisar el estado de los dispositivos, analizar telemetría y gestionar alertas desde distintos equipos. Cuando el proyecto lo requiere, incorporamos observabilidad agéntica: agentes que monitorizan flujos, detectan anomalías y ejecutan acciones definidas.
Un gemelo digital de un túnel viario que muestra cómo identificar indicios de filtración sobre su modelo BIM mediante sensórica, visión artificial y analítica predictiva. Datos simulados.
Abrir en pantalla completaUna representación digital de un activo físico que recibe datos en tiempo real y permite monitorizar su estado, simular escenarios y anticipar posibles incidencias. Cubrimos las cuatro fases del ciclo, de la instrumentación a la operación en continuo.
La réplica geométrica y visual del activo, fiel a su forma y su movimiento. Es el terreno de la robótica y los activos físicos: se integra con nuestras capacidades de robótica y Physical AI para ensayar movimiento y comportamiento antes de tocar el hardware.
Instrumentamos el activo y capturamos su comportamiento real.
Construimos la réplica digital, fiel a su geometría y su física.
Probamos escenarios y ajustes sin tocar el activo real.
El gemelo pasa a producción: monitoriza, predice y optimiza en continuo.
Trabajamos con los estándares más extendidos de la industria (Unity, Unreal Engine y NVIDIA Omniverse), como partner de NVIDIA.
El procesamiento local reduce la latencia, la dependencia del enlace y la exposición de datos. Cada nodo puede filtrar y procesar información antes de transmitir los resultados necesarios.
Modelos compactos y cuantizados, optimizados para ejecutarse en el propio dispositivo (clase MCU/NPU) con memoria y consumo mínimos.
Inferencia en el borde: responde en milisegundos, sin depender del enlace ni de la nube.
Procesar donde se generan los datos reduce su exposición, el coste de transmisión y la dependencia de la conectividad.
Entrenamos y reentrenamos en la nube y desplegamos nuevos modelos al dispositivo por OTA.
Conectamos por la red adecuada a cada caso: LoRa/LoRaWAN, NB-IoT, 4G/5G, BLE, WiFi Mesh y Ethernet; y CAN, Modbus o MQTT para integrarse en planta.
Ingesta de millones de mensajes, gestión centralizada, actualización remota (OTA), histórico y analítica. La arquitectura es tuya y los datos también: desplegable en tu nube, en la nuestra o en infraestructura soberana, sin quedar atado a un proveedor.
Millones de mensajes ingeridos y almacenados por MQTT (con QoS), REST, NB-IoT y LoRaWAN, con buffering y entrega garantizada (at-least-once).
Aprovisionamiento, estado, configuración y actualización remota (OTA) por fases sobre miles de dispositivos.
Histórico, analítica y APIs para integrar tus sistemas, sobre AWS IoT, Azure IoT o infraestructura propia.
Arquitectura desplegable en la nube del cliente, en infraestructura gestionada o en entornos soberanos, según los requisitos del proyecto.
Desarrollamos modelos adaptados a los datos y objetivos específicos de cada operación. Los desplegamos en el borde para responder con baja latencia o en la nube para analizar a escala. La titularidad del modelo y las condiciones de tratamiento de los datos se establecen para cada proyecto.
Datos específicos de cada caso. El entrenamiento con sensores, imágenes e históricos de la operación permite orientar la detección a defectos y anomalías concretas frente a modelos genéricos.
Imagen, sonido y señal. Integra varias fuentes en un mismo modelo (arquitecturas Transformer) para obtener un contexto que una única fuente no proporciona.
Titularidad definida por proyecto. El modelo, los pesos y los datos de entrenamiento se ejecutan en la infraestructura acordada, con control sobre su alojamiento, acceso y tratamiento.
Seleccionamos las tecnologías según el producto, la escala y las capacidades del equipo cliente.
Empresas como Vodafone, Exolum, Becton Dickinson, Visualfy o Fundación ONCE confían en nuestra ingeniería. Tecnología propia validada por programas competitivos de I+D (NEOTEC/CDTI).
Lo que más nos preguntan los equipos técnicos antes de arrancar un proyecto de software, datos e inteligencia.
Plataforma IoT y servicios cloud, inteligencia artificial y Edge-AI, gemelos digitales y dashboards/apps: todo el software que convierte la sensórica en decisiones.
Es ejecutar la inteligencia en el propio dispositivo: decide en milisegundos, funciona aunque caiga la red y reduce el coste y la exposición del dato.
Sí: trabajamos sobre AWS, Azure o infraestructura propia, e integramos con tus sistemas actuales mediante APIs y protocolos industriales (MQTT, OPC-UA, Modbus).
Sí, con el mismo equipo. Puedes consultar las capacidades de hardware, firmware y electrónica en Ingeniería de producto electrónico.
La titularidad del código y de la propiedad intelectual se define contractualmente para cada proyecto.
Sí: desplegamos on-premise y procesamos en el borde para mantener la soberanía del dato.
Cuéntanos el reto y te proponemos la arquitectura, del dato al dashboard.
Cuéntanos tu proyecto
