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XIMETRICS
Qué hace Datos Arquitectura Análisis post-incidente Demo Solicitar una demo
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Análisis predictivo

Detecta pérdidas ocultas antes de que se conviertan en costos reales

XIMETRICS detecta señales tempranas que llevan a fallas, paradas, defectos y sobreconsumo.

Solicitar una demo Cómo funciona
Funciona sobre su infraestructura existente
Los datos permanecen on-premise
De una señal débil a una acción
Anomalía

Changepoint detectado

Incidente abierto

Recomendación enviada

Qué problemas y riesgos detecta el sistema

Detectar el riesgo a tiempo cuesta menos que lidiar con las consecuencias

Anomalías a nivel de equipo

  • Perfiles de vibración inusuales
  • Deriva lenta de parámetros hacia zonas de falla
  • Pronóstico temprano de fallas y estados críticos

Anomalías de proceso y sabotaje

  • Operación fuera de los corredores del SOP
  • Diferencias entre modos formalmente idénticos
  • «Tablero» de defectos por turnos, productos y líneas

Anomalías de comportamiento en la telemetría

  • Cortes y fallos recurrentes en sensores
  • Pausas y «huecos» inusuales en la telemetría
  • Patrones repetitivos ligados a un esquema concreto

Anomalías en datos y reportes

  • Métricas «perfectas» donde no deberían serlo
  • Discrepancias entre hechos, telemetría e informes manuales
  • Señales de ajustes hechos a posteriori

Con qué datos trabaja

El sector no está cableado en el producto.

Lo que importa es el formato de los datos: señales, eventos, métricas y parámetros relacionados

Señales de sensores

Temperatura, presión, corriente/tensión, caudal, potencia, carga y otras señales numéricas.

Tipos soportados
termopar RTD Pt100 Pt1000 termistor pirómetro IR cámara termográfica manómetro presión diferencial vacuómetro Coriolis caudalímetro de vórtice caudalímetro ultrasónico electromagnético nivel por radar capacitivo hidrostático acelerómetro sonda de proximidad tacómetro encoder galga extensométrica par motor LVDT telémetro láser inclinómetro TC analizador de red contador de energía emisión acústica ultrasonido O₂ CO CO₂ CH₄ H₂S NOx pH conductividad ORP turbidez humedad calidad del aceite polvo/aerosoles visión artificial

Procesos multiseñal

Parámetros vinculados donde la anomalía se manifiesta a través de la dinámica de varias señales.

Combinaciones típicas
temperatura + presión vibración + corriente del motor caudal + caída de presión RPM + vibración tensión + corriente potencia + RPM alimentación + presión de bomba temperatura + caudal de refrigerante KPIs de línea de proceso modo de proceso estacionario / transitorio arranques y paradas balance de masa balance térmico balance energético receta bucles PID consignas de control vínculo entrada–salida correlaciones de señales carta de proceso punto nominal desviación del modo anomalía multivariante estadística multivariante dependencias entre unidades

Registros de eventos y alarmas

Flujos de registro de todo tipo, acciones de operador y secuencias de eventos.

Fuentes de registros
alarmas SCADA alarmas PLC alarmas OPC IEC 61850 GOOSE secuencia de eventos (SOE) registro del operador registro de turnos registro de paradas arranques y paradas transiciones de modo cambios de consigna cambios de receta reconocimientos escaladas eventos MES registros LIMS registro de calidad registro de mantenimiento historial de reparaciones permisos de trabajo informes de turno fallas de equipos advertencias incidentes syslog Windows Event Log auditd rondas manuales registros manuscritos

Métricas de infraestructura

KPIs listos desde sus sistemas: eficiencia, consumo energético, consumo, logística.

Qué recopilamos
OEE rendimiento de línea rendimiento (producto bueno) tasa de defectos calidad del producto tiempo de inactividad MTBF / MTTR tiempo de ciclo utilización del equipo horas de funcionamiento horas del motor MTBM consumo específico de materia prima consumo eléctrico potencia activa / reactiva cos φ calidad de red armónicos eficiencia producción pérdidas en la red carga del transformador consumo de combustible consumo de vapor consumo de aire comprimido temperatura y humedad de salas consumo de agua consumo de gas estado HVAC UPS OTIF SLA de entrega utilización de flota tiempo de inactividad de flota kilometraje de flota tiempo de procesamiento de pedido rotación de inventario

Flujos de eventos

Eventos de acceso, pasos, acciones y cambios de estado.

Fuentes de flujos
control de accesos pasos por torniquete pasos por puesto de control aperturas de puertas y portones inicios de sesión de operadores denegaciones de acceso eventos de alarma de seguridad eventos del sistema contra incendios analítica de vídeo reconocimiento de vehículos arranques y paradas de línea turnos de operadores cambio de receta encendido/apagado de equipos conmutación de fuentes de alimentación estado de válvulas y compuertas confirmaciones de operaciones manuales rondas de sitio carga / descarga escaneos de código de barras etiquetas RFID traza GPS geocercas y geoeventos desvíos de ruta exceso de velocidad movimiento de vehículos movimiento de personal pedidos envíos recepciones inventario cambios de estado

Cuando es necesario, conectamos reconocimiento inteligente de registros manuscritos.

On-premise y bajo su control

Sus datos nunca salen del perímetro de la empresa

Despliegue on-premise

Se ejecuta dentro de su propia infraestructura. Sin nube obligatoria. Los proveedores externos solo se conectan cuando usted lo decide.

Control de datos

Solo lectura. Permisos de acceso mínimos necesarios.

IA según el cliente

La IA está desactivada por defecto. OpenAI, Anthropic, Telegram, Slack y otros servicios externos se habilitan explícitamente. Para IA local usamos Ollama.

Sin nube obligatoria

Las integraciones externas se activan solo por decisión suya.

CSV, Excel, SQL, Kafka, MQTT, Prometheus, etc.

Mecanismo de plugins para conectar fuentes

Modo solo lectura

La forma preferida de acceder a sus datos

Resultados → BI, reportes, alertas

Los datos llegan donde realmente se necesitan

Cómo funciona

De los datos a la acción: cuatro capas del sistema

Primera capa

Fuentes de datos

Sensores, PLC, SCADA, MES, ERP, registros, archivos CSV/Excel/Parquet, SQL, Kafka/MQTT, Prometheus. El sistema funciona sobre su infraestructura existente.

Segunda capa

Analítica

Un perfil de normalidad construido sobre datos históricos. Detección de anomalías: cambios de comportamiento, deriva, cascadas de alarmas, rate exceedance. Alineación temporal, relleno de huecos, derivadas, estadísticas móviles, retardos.

Tercera capa

Calificación

Cada desviación se califica por tipo y relevancia. Búsqueda de anomalías, pronóstico, vínculos entre señales, explicación del impacto de factores, detectores de changepoint. Se construye un incidente con contexto y cronología.

Cuarta capa

Resultado

Alertas y notificaciones. Reportes. Datos para BI y dashboards. API/WebSocket, reportes, visualización 3D. Interpretación con IA del resultado y recomendaciones para el personal.

Escenarios típicos de detección de anomalías

Qué señales capta Ximetrics

El análisis post-incidente sigue los mismos principios que la decodificación de las «cajas negras» de aviación

Changepoint

Cambio de comportamiento de la señal

Un cambio abrupto a otro régimen de comportamiento. El sistema identifica el momento exacto en que cambian las propiedades estadísticas de la señal.

Drift

Deriva de parámetro

Una deriva lenta e imperceptible respecto a lo normal. Cada valor está dentro de tolerancia, pero la tendencia lleva al problema.

Envelope

Fuera de envolvente

La señal abandona el corredor estadístico dinámico construido a partir de su propio historial de comportamiento.

Alarm cascade

Cascada de alarmas

Una ráfaga de alarmas vinculadas en una ventana temporal estrecha. El sistema las encadena y aísla la causa raíz.

Control-response

Sin respuesta esperada

Se aplicó una acción de control, pero el cambio esperado en el parámetro nunca se produjo.

Mode transition

Transición de modo riesgosa

Un cambio entre modos de operación se manifiesta con comportamiento atípico de los parámetros.

Metodología

Detección de anomalías

Para cada tarea concreta seleccionamos un stack de algoritmos estadísticos, analíticos y predictivos según la naturaleza del proceso y de los datos.

Estadística y corredores
z-score, MAD, IQR, rangos cuantílicos adaptativos
Changepoint y descomposición
CUSUM, Bayesian online, PELT, STL, Fourier/wavelet
Pronóstico y desviaciones
Prophet, LSTM/GRU, ARIMA — divergencia entre real y pronóstico
Detectores ML y vínculos
Isolation Forest, One-Class SVM, autoencoders, análisis de correlación

XIMETRICS reconstruye cómo se desarrolló el incidente.

Salida: puntos críticos ranqueados, cronología, fases del incidente, reconstrucción y datos listos para revisar en BI o en un reporte.

Cronología y fases
reconstrucción del orden de eventos, vínculos con modos de operación y consignas
Causa raíz
análisis de cascadas de alarmas, propagación del impacto, cadenas causa-efecto
Contexto del activo
datos de especificación, historial de mantenimiento y reparaciones, incidentes adyacentes y similares
Métodos analíticos
changepoint, descomposición, análisis causal, divergencia real vs pronóstico

Más que solo detección

Pronóstico, analítica y visualización

Pronóstico

Prophet y LSTM/GRU para pronóstico de señales. Detección de divergencias entre real y pronóstico.

Analítica de relaciones

Correlaciones, dependencias con retardo, clústeres de modos de operación y explicación del impacto de factores.

Reportes

Reportes HTML interactivos con gráficos. Para análisis post-incidente, auditoría y entrega de resultados.

Monitoreo

Una interfaz web para la observación en vivo del proceso y respuesta rápida.

Visualización 3D

Visualización 3D de trayectorias de proceso para tareas con dinámica espacial de parámetros.

XIMETRICS pronostica, explica y visualiza en el formato que mejor se adapte a la tarea.

Algunos analizadores y visualizaciones dependen de la configuración elegida.

Resultado en una sola reunión

Cómo funciona la demo

Solicitud

Usted envía una solicitud de demo

Agenda

Acordamos fecha y hora para la demo

Exportación de datos

CSV/Excel/Parquet, o cualquier exportación previamente acordada.

Sesión demo

Mostramos el resultado sobre sus datos en una sola reunión

Decisión

Usted decide si dar el siguiente paso

Sin conexión a su infraestructura — funciona sobre datos anonimizados.

Solicitar una demo

Si la demo confirma el valor, el siguiente paso es:

Un proyecto piloto en 5 etapas

1
2–3 días

Alcance y escenarios

Definimos el área, proceso o equipo. Acordamos las fuentes de datos y el resultado esperado. Foco en las zonas de mayores pérdidas o sospechas.

2
3–5 días

Conexión de datos

Integración con sistemas existentes y telemetría. Carga de datos históricos. Despliegue on-premise dentro de su infraestructura.

3
3–5 días

Construcción del perfil

El sistema construye un perfil de comportamiento normal sobre datos históricos. Calibración a las particularidades del área piloto. Destacamos desviaciones, patrones sospechosos y cuellos de botella.

4
1–2 semanas

Monitoreo y detección

El sistema funciona en vivo. Trabajamos con ingenieros de proceso, calidad y equipos de seguridad. Evaluación del impacto sobre defectos, pérdidas, paradas y riesgo.

5
2–3 días

Evaluación de resultados

Revisamos los incidentes detectados y evaluamos la precisión. Construimos un mapa de vulnerabilidades e impacto. Calculamos la economía de escalamiento. Acordamos los siguientes pasos.

Demo sobre sus propios datos

Obtenga un resultado
sobre sus propios datos

Demo en una sola reunión

Mostraremos Ximetrics sobre su exportación de datos — sin conexión a su infraestructura.

Si la demo confirma el valor, conversamos sobre un proyecto piloto.

Sobre sus datos reales, no un dataset demo enlatado
Una sola reunión, sin integración previa
Hallazgos concretos sobre sus procesos, no diapositivas de producto

Solicitar una demo

Sin compromiso — solo conversaremos si le parece interesante.