Los cuatro pilares de la IA de S.A.M.: de la predicción a la decisión

S.A.M. se basa en cuatro tecnologías de IA: (1) Document AI extrae automáticamente datos de facturas e informes, (2) Anomaly Detection predice los fallos de los equipos antes de que se produzcan, (3) Generative AI Chatbot permite a los usuarios informar de los problemas en lenguaje natural, (4) Cognitive Search encuentra activos y perspectivas al instante. Juntos, reducen el tiempo de inactividad en un 30-40%, recortan el tiempo administrativo en un 50% y mejoran la toma de decisiones mediante datos en tiempo real.

Los cuatro pilares de la IA para la gestión inteligente de activos: De la predicción a la decisión

La gestión inteligente de activos suena potente en teoría. Pero, ¿qué hace exactamente y cómo funciona en la práctica?

El S.A.M. de Nextbitt se basa en cuatro pilares de IA que trabajan juntos para transformar las operaciones de activos. Comprender cada pilar le mostrará exactamente cómo S.A.M. puede resolver los mayores retos operativos de su organización.

Pilar 1 - IA de documentos: extracción automática de datos

Cada día, su organización recibe documentos: facturas de energía, informes de mantenimiento, listas de comprobación de inspecciones, contratos de garantía, formularios de cumplimiento. Actualmente, alguien tiene que leer manualmente estos documentos e introducir los datos en su sistema.

Document AI automatiza por completo esta tarea.

S.A.M. lee los documentos mediante reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y aprendizaje automático, extrae automáticamente los datos relevantes y los introduce en su base de datos de gestión de activos. Por ejemplo:

• Factura de energía → extrae automáticamente los datos de consumo, el coste y los detalles de la instalación.

• Informe de mantenimiento → captura el trabajo realizado, las notas del técnico, las piezas utilizadas y el tiempo empleado

• Formulario de inspección → registra el estado de cumplimiento, los defectos encontrados y las medidas correctoras necesarias

El impacto: un equipo que dedica 2 horas al día a la introducción manual de datos puede recuperar ese tiempo para realizar un trabajo más estratégico. A lo largo de un año, se ahorran más de 500 horas de costes laborales.

Pilar 2 - Detección de anomalías: Aprendizaje automático que predice

La gestión de activos tradicional es reactiva: se responde a los fallos después de que se produzcan. La detección de anomalías invierte este modelo.

Los modelos de aprendizaje automático analizan continuamente los datos de sus activos para detectar patrones anómalos:

• Anomalías de consumo: Una instalación consume un 20% más de agua o energía que su media histórica → alerta activada

• Anomalías decomportamiento: Una unidad de climatización está funcionando un 30% más de lo normal → posible problema de eficiencia o avería inminente

• Anomalías derendimiento: Una línea de producción funciona más despacio que su valor de referencia → es necesario realizar tareas de mantenimiento o calibración

Estos modelos se vuelven más inteligentes con el tiempo a medida que aprenden sus patrones operativos específicos. Un aumento del consumo del 3% puede ser normal en verano, pero el mismo aumento en invierno es una señal de alarma.

La detección precoz ahorra dinero. Detectar un fallo en un rodamiento antes de que destruya un motor de 50.000 euros es la diferencia entre una reparación de 500 euros y una sustitución de 25.000 euros, más los costes del tiempo de inactividad.

Pilar 3 - Chatbot de IA generativa: Peticiones en lenguaje natural

Una de las mayores fuentes de fricción en la gestión de activos es el proceso de solicitud de servicio. Los técnicos tienen que rellenar formularios, clasificar correctamente las solicitudes, adjuntar archivos, asignar prioridades. Es tedioso y propenso a errores.

El chatbot de S.A.M. cambia esta situación. Cualquier usuario puede informar de un problema en un lenguaje sencillo a través de los canales que ya utiliza:

• WhatsApp: "Las luces del almacén parpadean".

• Microsoft Teams: "Necesitamos un fontanero para el baño de la planta 2"

• Correo electrónico: "La cerradura de la puerta de la entrada no funciona"

• Aplicación móvil Nextbitt: Mensaje de voz describiendo el problema

S.A.M. procesa el mensaje, hace preguntas aclaratorias si es necesario, identifica el activo, comprueba su historial de mantenimiento y crea automáticamente una orden de trabajo completa con:

• Activo y ubicación correctos

• Prioridad adecuada (basada en el contexto y las normas de la empresa)

• Asignación correcta del departamento o técnico

• Archivos adjuntos (fotos, documentos, notas de voz)

Sin formularios. Sin idas y venidas. Sólo resultados.

El chatbot funciona en más de 40 idiomas y entiende el contexto de diferentes tipos de empresas (banca, sanidad, comercio minorista, fabricación, logística, sector público).

Pilar 4 - Búsqueda cognitiva: Encuentre cualquier cosa al instante

Imagine que gestiona un gran inventario de activos en varias ubicaciones. Alguien pregunta: "¿Cuál de nuestras instalaciones consumió más energía el mes pasado?" o "Muéstreme todas las alertas críticas de los últimos 30 días" o "Encuentre todos los equipos pendientes de calibración".

Con un sistema tradicional, pasaría 20 minutos creando informes y filtros. Con la búsqueda cognitiva de S.A.M. (impulsada por Azure AI), se obtienen resultados instantáneos y clasificados.

Los usuarios pueden buscar utilizando:

• Términos específicos: "Cajero automático en la sucursal 5" o "HVAC en el edificio 3".

• Descripciones vagas: "ese equipo de la segunda planta que hace ruido"

• Preguntas de negocio: "¿Qué instalaciones consumen más de lo presupuestado?" o "Mostrar todas las órdenes de trabajo atrasadas"

• Consultas históricas: "Hábleme de todas las reparaciones de este activo"

Los resultados son:

• Clasificados por relevancia para su función y contexto

• Conectados a datos relacionados (historial de activos, registros de mantenimiento, documentos)

• Accionables (vinculados directamente para crear órdenes de trabajo, programar el mantenimiento, etc.)

Cómo funcionan juntos los cuatro pilares

Estos cuatro pilares no funcionan de forma aislada. Funcionan juntos como un sistema:

1. La IA documental alimenta su sistema con datos limpios y precisos procedentes de diversas fuentes.

2. La detección de anomalías supervisa continuamente estos datos para detectar problemas a tiempo.

3. El chatbot facilita a cualquier persona la notificación de problemas y la solicitud de ayuda.

4. La búsqueda cognitiva ayuda a los responsables a encontrar patrones y tomar decisiones más inteligentes.

Juntos, crean un sistema que se mejora a sí mismo y que cada día es más inteligente, más rápido y más valioso.

Ejemplos reales

Ejemplo 1 - Sanidad

Un hospital que utiliza los cuatro pilares:

• La IA documental extrae automáticamente los registros de servicio de los equipos de los correos electrónicos de los proveedores.

• La detección de anomalías detecta que el rendimiento de una máquina de diagnóstico está disminuyendo.

• Un técnico utiliza el chatbot para solicitar una llamada de servicio ("MRI showing alignment issues")

• La búsqueda cognitiva confirma la última calibración y el estado de la garantía

• Resultado: Mantenimiento preventivo programado antes de que la atención al paciente se vea afectada

Ejemplo 2 - Comercio minorista

Una cadena minorista con 200 tiendas:

• La IA documental extrae los datos de consumo energético de las facturas

• La detección de anomalías señala tres tiendas que consumen un 15% más que el consumo de referencia.

• Los responsables de las tiendas utilizan el chatbot para informar de problemas de climatización

• La búsqueda cognitiva muestra que 5 tiendas tienen patrones similares

• Resultado: El equipo de instalaciones prioriza el mantenimiento de las tiendas con mayor potencial de ahorro.

Qué significa esto para su organización

Los cuatro pilares de IA de S.A.M. ofrecen:

• Rapidez: Los problemas se gestionan más rápidamente porque la entrada de datos es automática y las solicitudes son sencillas.

• Precisión: Las predicciones son más inteligentes porque se basan en datos históricos completos y limpios.

• Ahorro de costes: El mantenimiento preventivo es más barato que el reactivo, y la optimización energética reduce el gasto.

• Seguridad: La mejor visibilidad y las alertas predictivas reducen los riesgos en entornos de alta criticidad.

• Cumplimiento de normativas: La documentación automatizada y la detección de anomalías ayudan a cumplir los requisitos normativos y de auditoría

¿Listo para experimentar la gestión inteligente de activos?

Los cuatro pilares de S.A.M. trabajan juntos para resolver los retos de la gestión de activos que los sistemas tradicionales simplemente no pueden gestionar. Para verlos en acción:

• Reserve una demostración en directo adaptada a su sector y tipos de activos
  
  
• Programe una consulta para debatir cómo se aplica S.A.M. a sus operaciones específicas.

El futuro de la gestión de activos es inteligente, predictivo y sorprendentemente fácil de usar. Hablemos de cómo S.A.M. puede transformar sus operaciones.