Data Foundation
Telemetría, alarmas, eventos, medidores, RTUs, subestaciones, estados de mantenimiento y documentación técnica.
Tecnología
Agentes especializados impulsados por ML avanzado.
Verolyze conecta datos de planta, modelos predictivos, lógica experta de confiabilidad y razonamiento asistido por IA para que los equipos pasen de señales crudas a acciones operativas aprobadas.
Stack operativo de ML con agentes● De señal a acción
01Base de datos operativaSCADA, alarmas, eventos, medidores, mantenimiento y contexto climático.
02Modelos predictivos de MLDesviación térmica, desviación frente a pares, progresión de anomalías e indicadores de falla.
03Agentes de confiabilidadExplican el riesgo, recolectan evidencia, recomiendan la siguiente acción y crean notas de revisión.
Ejemplo de acción del agente
Un agente especializado revisa la evidencia del modelo y prepara un paquete de acción para el equipo de confiabilidad.
Clase de riesgoTérmico
Confianza del modelo91%
Siguiente pasoAprobar
Arquitectura con agentes
Agentes de IA sobre inteligencia operativa, no aislados de ella.
La capa de agentes usa la misma telemetría, salidas de modelos y contexto experto de confiabilidad para avanzar desde la detección hasta la acción recomendada.
Observar
Normaliza SCADA, alarmas, eventos, medidores y estados de mantenimiento en una base lista para confiabilidad.
Razonar
Combina modelos predictivos, comparación contra pares y reglas expertas para explicar por qué una señal importa.
Actuar
Crea una cola de acciones, inspecciones sugeridas y notas de reporte para el equipo de confiabilidad.
Model evidenceEvidencia del modelo
Models that reveal abnormal behavior before it becomes failure.Modelos que revelan comportamiento anormal antes de que se convierta en falla.
Predictive models compare expected behavior against actual operating conditions, flag drift, and help teams intervene before risk escalates.Los modelos predictivos comparan el comportamiento esperado contra las condiciones reales de operación, detectan desviaciones y ayudan a los equipos a intervenir antes de que el riesgo escale.
Capas de la plataforma
Explora el pipeline de inteligencia.
Cada capa conserva el contexto y facilita la siguiente decisión operativa.
Modelos predictivos
Detectan patrones anormales en transformadores, generadores, cajas multiplicadoras, inversores, strings y componentes específicos de la flota.
Copiloto de IA
Explica riesgos, resume evidencia y recomienda siguientes acciones en lenguaje natural.
Arquitectura
Construido para entornos renovables mixtos.
Diseñado para operar sobre los sistemas existentes de planta mientras convierte datos heterogéneos en una vista consistente de confiabilidad.
Integración SCADA de segundo nivel
Conecta datos de planta, subestación, RTU, medidores y monitoreo en múltiples proveedores y sistemas.
Reportes de riesgo operativo
Transforma señales técnicas en prioridades, evidencia y recomendaciones claras.