Sistemas HVAC · Machinery & Manufacturing · IoT e IA

Una plataforma IoT con IA para miles de instalaciones

Una sala de control que supervisa miles de instalaciones de refrigeración tenía que crecer un 30% al año sin aumentar su plantilla al mismo ritmo. Diseñamos la plataforma y el modelo operativo con IA.

Reto: Instalaciones conectadas creciendo un 30% al año y una sala de control que no podía crecer al mismo ritmo.
Qué hicimos: Observación de los operadores, priorización de alarmas con machine learning y un asistente de IA para resolver los casos.
Resultado: Crecimiento sin aumentar la plantilla en proporción, onboarding de 3–6 meses a 4–6 semanas.

+30%

instalaciones conectadas más al año, gestionadas sin un aumento proporcional de la plantilla

4–6 semanas

para formar a un operador, en lugar de 3–6 meses

El contexto

Un líder en sistemas HVAC industriales y comerciales, con una sala de control central que supervisa miles de instalaciones de refrigeración para clientes de alimentación, farmacia y retail.

La plataforma existente gestionaba la base instalada histórica, pero con las instalaciones conectadas creciendo un 30% al año la infraestructura digital tenía que evolucionar.

El problema

Los costes operativos crecían con el número de instalaciones: ampliar la sala de control significaba contratar en proporción. Los operadores estaban desbordados de alarmas, todas tratadas con la misma urgencia.

Formar a un nuevo operador llevaba de tres a seis meses, y la rotación dispersaba el know-how de los más expertos. La gestión era puramente reactiva: los problemas no se podían anticipar.

El método NiEW

Diseñar el modelo operativo, no solo la tecnología

01. Business discovery

Análisis de turnos, cargas de trabajo, escalados y economía de la sala de control; escenarios de crecimiento y KPI de éxito.

02. Operator research

Shadowing en la sala de control, entrevistas con operadores senior y junior y con supervisores, análisis del historial de alarmas y del conocimiento tácito.

03. Arquitectura y prototipos

Arquitectura de datos para los modelos de machine learning, integración de LLM y pruebas iterativas con los operadores para validar sugerencias y usabilidad.

La solución

Una plataforma en la que la IA actúa como filtro y guía: muestra a los operadores solo lo que importa y sugiere cómo resolverlo, con la experiencia de sus compañeros más expertos.

Priorización inteligente de alarmas por gravedad, urgencia e impacto en el negocio, con un dashboard sin ruido.
Asistente de IA para la resolución: recorridos sugeridos a partir de casos similares resueltos en el pasado y guías de resolución de problemas generadas en lenguaje natural.
Onboarding integrado con casos reales y formación simulada antes de gestionar situaciones reales.
Retención del conocimiento: el saber de los operadores senior queda a disposición de todo el equipo.

Los resultados

Crecimiento sostenible

Un 30% más de instalaciones cada año sin un aumento proporcional de la plantilla.

Onboarding más rápido

De 3–6 meses a 4–6 semanas para los nuevos operadores, gracias al asistente de IA.

Rotación bajo control

El conocimiento se queda en el sistema aunque se marchen las personas con más experiencia.

Una base para crecer

La plataforma puede evolucionar hacia un simulador de formación sobre casos críticos, sin riesgo para las instalaciones reales.

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