Casos de éxito
Producto en Producción
De diagrama a documentación en minutos
Engineers at K-UTEC AG Salt Technologies faced a bottleneck every process engineering team knows: turning Process Flow Diagrams into accurate written process descriptions. Hours of cataloging equipment, tracing connections, and drafting prose — redone every time the diagram changed.
General-purpose AI failed on real-world diagrams; we tried it first. So we built PFD Bench: structural parsing of the CAD file instead of pixel reading, automatic consistency checks, and a human-in-the-loop review step. K-UTEC’s engineers tested it on diagrams from their own projects.
Result: 95%+ accuracy on complex, real-world PFDs, process descriptions in minutes instead of hours — and a tool now used in live engineering projects. PFD Bench is the first shipped module of our AutoGraph platform.
AI en un Proceso de Negocioes
Mejorar la eficiencia mediante la IA
Una PYME del sector de procesos quería informes más rápidos, coherentes y menos dependientes de la redacción repetitiva.
Trabajamos codo con codo: sesiones prácticas de orientación, herramientas ligeras que se adaptaban a su flujo de trabajo existente y apoyo de ChatGPT en los casos en que resultaba útil para algunas partes del análisis.
Resultado: informes más rápidos, resultados más coherentes y un equipo que se siente cómodo utilizando la IA en su trabajo diario.
Análisis de Datos Avanzado
Gestión de nutrientes basada en datos
Rendimientos mejorados
La pregunta: ¿cómo afectan las estrategias nutricionales al rendimiento del maíz en los distintos emplazamientos y cómo transformamos los desordenados datos de campo en decisiones?
Exploramos juntos los datos, utilizamos análisis basados en cuartiles y modelos predictivos (incluidas redes neuronales), y acotamos las variables que realmente mueven el rendimiento.
Descubrimos que el momento de aplicación del fósforo es una palanca clave e identificamos señales del suelo y la planta que predicen el rendimiento por encima de la media con una precisión 70%+, lo que permite una fertilización más específica.
Sprint de Viabilidad Tecnoeconómica
Liberar el potencial de los créditos de carbono
¿Podría la sustitución de un fumigante con alto potencial de calentamiento atmosférico por una alternativa de menor impacto suponer un caso creíble de créditos de carbono, y tiene sentido desde el punto de vista empresarial?
Alineamos los supuestos en una fase temprana, cuantificamos las emisiones con estimaciones conservadoras y construimos un modelo financiero para someter la viabilidad a pruebas de estrés frente a la metodología y las limitaciones del mercado.
Resultado: un potencial de reducción significativo, un argumento comercial creíble y pasos claros para la validación y ejecución.
Análisis de Datos Avanzado
Los análisis avanzados ayudan a los pioneros en la gestión sanitaria de las aves de corral
Valide de forma independiente la eficacia y comprenda los impulsores del rendimiento en distintas condiciones, basándose en casi 7.000 mediciones.
Combinamos estadísticas avanzadas con modelos probabilísticos para captar efectos que los análisis estándar pasan por alto, especialmente cerca de los límites de detección.
Confirmamos una gran eficacia y descubrimos una mejor comprensión del rendimiento en escenarios de alto riesgo, reforzando la base de pruebas y dando forma a los próximos ensayos.
Análisis avanzado de datos en AgTech
Datos para mejorar el suelo
Descubra cuándo y dónde funciona un mejorador del suelo, utilizando ensayos de campo a gran escala con resultados muy variables y más de 40 variables.
Comparamos los casos “buenos” con los “malos”, modelizamos los impulsores de la respuesta mediante modelos de aprendizaje automático e identificamos las ventanas de tasa de aplicación y los efectos del tipo de suelo.
El resultado fue que se pasó de una orientación única a recomendaciones específicas para cada lugar, lo que mejoró la coherencia y redujo el riesgo de pérdidas.
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