Cómo Trackunit transforma los datos de construcción en decisiones con AI

La construcción genera una gran cantidad de datos, desde la telemetría de los equipos y los registros de mantenimiento hasta los documentos de la obra y los flujos de alquiler. Pero, al igual que la manufactura, el sector se enfrenta a cadenas de suministro frágiles, presión sobre los márgenes y una creciente demanda de velocidad, personalización y trazabilidad.

Los datos siguen estando fragmentados en diferentes sistemas, organizaciones y tipos de equipos. La propiedad puede cambiar de un proyecto a otro, y la información crítica puede estar desestructurada, desconectada o no llegar a capturarse nunca. Esto es más que un problema de calidad de datos; es un problema de inteligencia de datos. La AI no puede mejorar las decisiones si los datos nunca se conectan, estructuran o se les proporciona el contexto operativo adecuado.

Trackunit está abordando este desafío con IrisX, una plataforma de datos operativos creada sobre Databricks Data and AI Platform. El valor de Trackunit radica en su contexto específico para la construcción: conectar equipos, máquinas, operadores, obras y datos operativos en todo el ecosistema para que los equipos puedan transformar señales fragmentadas en insights y acción. Esa perspectiva se basa en 20 años de experiencia en el sector, 5000 clientes, 6 millones de activos conectados en 120 países, 1200 conectores y 150 aplicaciones de mercado de socios.

Al aprovechar Databricks, Trackunit puede unificar la ingeniería de datos, la analítica y la AI en una única plataforma abierta. Esto permite a IrisX transformar datos brutos de las máquinas en decisiones operativas e inteligencia empresarial a través de tres capacidades: conectar, destilar y amplificar. Vea a Domokos Spéder, VP, Commercial EMEA & Global Consulting en Trackunit, y a Erin Kirsten, Manufacturing Senior Solutions Architect en Databricks, compartir cómo se creó Trackunit sobre Databricks.

Conectar datos fragmentados en todo el ecosistema de la construcción

Los equipos de construcción no funcionan de forma aislada. Los fabricantes de equipos originales (OEM) necesitan visibilidad sobre el rendimiento de las máquinas después de salir de la fábrica. Las empresas de alquiler necesitan comprender la utilización, la disponibilidad y el mantenimiento en todas las ubicaciones. Los contratistas necesitan saber dónde están funcionando los equipos, dónde se están subutilizando y dónde se limita la capacidad.

Cada organización tiene diferentes sistemas y prioridades. También pueden utilizar diferentes modelos de datos y terminología. La telemetría de una máquina puede estar en una plataforma, los registros de servicio en otra y la información de la obra en un documento o una hoja de cálculo. Sin una base compartida, incluso una pregunta operativa sencilla puede requerir una conciliación manual.

IrisX reúne datos de máquinas, equipos, operadores, documentación y fuentes de terceros. La plataforma está diseñada para funcionar con las herramientas que las empresas de construcción ya utilizan, incluidas las aplicaciones de seguimiento, los sistemas de planificación de recursos empresariales, las aplicaciones de clientes y los motores de analítica o AI.

Esta base preserva el contexto detrás de cada señal. Un código de falla es más útil junto con el historial del equipo, las condiciones de funcionamiento, la actividad de mantenimiento y la ubicación. La utilización se vuelve más útil cuando se compara con los términos del contrato, las necesidades del proyecto y la disponibilidad de los activos.

Destilar las señales de las máquinas en inteligencia utilizable

Conectar los datos es solo el primer paso. Los datos brutos de los equipos no son útiles de forma automática para un gerente de producto, un equipo de servicio, un operador de flota o un líder empresarial. Deben limpiarse, estructurarse, gobernarse y traducirse en preguntas sobre las que la empresa pueda actuar.

IrisX aplica un contexto específico de la construcción a ese proceso. En la demostración anterior, un usuario pregunta cómo afectan la carga y el torque del motor al consumo de combustible y qué cohortes de equipos son valores atípicos. El sistema devuelve un resumen ejecutivo, un análisis visual y un desglose por tipo de equipo sin necesidad de realizar una consulta. Un segundo ejemplo examina las horas de funcionamiento regionales y los patrones estacionales, lo que ayuda a los equipos de producto e ingeniería a diseñar para la realidad del campo en lugar de un promedio asumido.

Este cambio determina quién puede utilizar la analítica avanzada, lo que permite a los gerentes de producto, equipos de servicio y usuarios de operaciones realizar preguntas en lenguaje natural sobre su flota y operaciones, y recibir respuestas basadas en datos gobernados. Este acceso ampliado permite obtener inteligencia oportuna allí donde se toman las decisiones.

La misma inteligencia también puede estar disponible a través de las herramientas que la gente ya utiliza. A través de Trackunit IrisX MCP, Trackunit puede integrar la analítica de IrisX en Trackunit Manager, de modo que los usuarios puedan obtener respuestas y tomar medidas en sus herramientas de AI preferidas sin tener que cambiar de sistema ni mover datos.

Amplificar los insights a través de flujos de trabajo operativos

Un insight solo genera valor cuando cambia lo que sucede a continuación. Ese es el propósito de la capa de amplificación: transformar las señales en decisiones y las decisiones en acciones.

Por eso Trackunit creó IrisX Blueprints, soluciones listas para implementar para casos de uso específicos de construcción y equipos. Combinan conexiones de datos, flujos de trabajo, analítica y lógica de automatización impulsada por AI para que los equipos puedan partir de un problema empresarial en lugar de un entorno de desarrollo en blanco. Estos blueprints se pueden implementar en días en lugar de meses, sin desarrollo personalizado, lo que ayuda a los equipos a pasar de los datos conectados a la acción más rápidamente.

Ayudar a los OEM a mejorar las decisiones sobre equipos y baterías

Para los OEM, los datos de campo pueden fundamentar el diseño de productos, las operaciones de servicio, la gestión de garantías y las ofertas digitales. Un Battery Management Insights Blueprint puede consolidar el comportamiento de carga, el tiempo de espera, el estado de la batería y la actividad de generación de informes en todos los equipos electrificados.

Los equipos pueden ver el estado de los informes y los niveles de carga en toda la flota, identificar activos con carga baja o inactivos, e inspeccionar las sesiones de carga a lo largo del tiempo. La demostración anterior describe a un cliente que encontró un patrón de sesiones de carga cortas y superficiales asociadas con la degradación prematura de la batería. Ese insight permitió ofrecer una mejor orientación sobre la carga, mientras que los mismos datos pueden fundamentar la preparación de la flota y la transparencia de la batería para su reventa o recompra.

Para una flota de OEM de aproximadamente 10 000 máquinas producidas al año, el blueprint de gestión de baterías libera aproximadamente 3 millones de dólares en valor anual mediante la reducción del riesgo de garantía, un diagnóstico de problemas más rápido y oportunidades para funciones digitales.

Ayudar a las empresas de alquiler a identificar el uso fuera de contrato

Las empresas de alquiler deben comparar el uso de los equipos con los términos acordados en el contrato. Un Out of Contract Usage Blueprint puede detectar continuamente los excesos y conectarlos con los sistemas empresariales y procesos de facturación existentes, reemplazando semanas de conciliación manual.

La demostración anterior muestra un ejemplo en el que este enfoque sacó a la luz aproximadamente 2 millones de dólares en facturas que antes se habían omitido para una flota de alquiler mixta de unas 5000 unidades. También cita una retención más de un 10 % mayor después de que las brechas de facturación se abordaran de forma transparente. Unos mejores datos pueden respaldar tanto la protección de los ingresos como unas relaciones más sólidas con los clientes.

Ayudar a los contratistas a redistribuir los equipos entre los proyectos

Para los contratistas, el desequilibrio de la flota también es un problema de distribución. Una obra puede tener equipos inactivos mientras otra se enfrenta a presiones de capacidad y recurre al alquiler de emergencia o a una compra no planificada. Un Site Performance & Asset Utilization Blueprint ofrece a cada líder operativo una visión única.

Una visión conectada de los activos, las necesidades del proyecto, la ubicación y la utilización puede identificar hacia dónde debe trasladarse el equipo a continuación. La demostración anterior destaca un ejemplo en el que la redistribución basada en datos redujo los retrasos en los proyectos y las horas extras, y disminuyó los costos relacionados con los equipos. Cuando el activo adecuado ya está en la empresa, trasladarlo puede ser más eficaz que añadir otro activo.

Un patrón práctico para la AI en la construcción

El patrón de conectar, destilar y amplificar ofrece un enfoque práctico para la adopción de la AI.

Primero, conecte máquinas, operadores, obras, eventos de servicio, contratos y documentos. Segundo, destílelos en inteligencia gobernada y contextualizada. Tercero, amplifique esa inteligencia a través de aplicaciones, flujos de trabajo y asistentes de AI allí donde se toman las decisiones.

Esto evita introducir un asistente de AI antes de que los cimientos de datos y el contexto del dominio estén listos. En la construcción, una respuesta útil debe reflejar el activo, el sitio, las condiciones operativas y el proceso de negocio correctos. El objetivo es tomar mejores decisiones sobre el servicio, la reasignación, el cobro, las excepciones de uso y el desarrollo de productos, no simplemente tener más paneles de control.

Para los fabricantes, estos mismos cimientos respaldan la excelencia operativa a escala, cadenas de suministro resilientes e inteligentes, y un desarrollo de productos más rápido. La AI puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad no planificado, mejorar el rendimiento, disminuir los residuos, anticipar interrupciones, optimizar el inventario y acelerar las decisiones de abastecimiento antes de que los problemas afecten los resultados financieros. El hilo conductor es pasar de lo reactivo a lo predictivo, de lo aislado a lo unificado, y de tener muchos datos a ser genuinamente inteligentes.

La siguiente ventaja son mejores decisiones, no simplemente más equipos

Durante años, los equipos conectados han ayudado a las empresas de construcción a ver mejor lo que sucede en el terreno. El siguiente paso es utilizar esos datos conectados para mejorar las decisiones posteriores.

Las organizaciones no necesitan tener la flota más grande para operar de manera más eficaz. Necesitan una visión más clara de sus activos, un contexto más sólido en torno a sus datos y flujos de trabajo que ayuden a las personas a actuar según la información obtenida mientras aún sea útil.

IrisX, creado sobre Databricks, demuestra cómo puede ser ese modelo operativo: conectar datos de construcción fragmentados, destilarlos en inteligencia y amplificarlos a través de las aplicaciones y procesos en los que los equipos ya confían.

Para los líderes y profesionales de la construcción, el punto de partida es práctico. Identifique una decisión en la que el tiempo de inactividad, la subutilización, el servicio lento, la facturación omitida o el reemplazo evitable de activos generen un costo cuantificable. Luego, trabaje hacia atrás hasta llegar a los datos necesarios para mejorar esa decisión y construya los cimientos que permitan a la AI utilizarlos.

¿Listo para ver IrisX en acción? Vea la demostración completa y el análisis profundo de expertos de nuestro Foro virtual de la industria de manufactura: de pilotos a producción.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Trackunit IrisX?

IrisX es una plataforma de datos operativos creada sobre Databricks que conecta equipos de construcción, máquinas, operadores, sitios y datos operativos, transformando señales fragmentadas en inteligencia contextual y flujos de trabajo.

¿Cómo puede la AI mejorar las operaciones de los equipos?

Al combinar la telemetría con los datos de mantenimiento, proyectos, ubicación y contratos, la AI puede ayudar a identificar tiempos de inactividad, problemas de cobro, facturación omitida, activos subutilizados y oportunidades de reasignación.

¿Cómo se utiliza Databricks en la manufactura y la construcción en general?

Databricks proporciona una plataforma unificada y gobernada de datos y AI para el mantenimiento predictivo, la utilización de equipos, la resiliencia de la cadena de suministro, el monitoreo de calidad y la gestión de garantías, lo que ayuda a los equipos a pasar de los informes reactivos a las operaciones predictivas.

¿Cómo respalda Unity Catalog los datos de construcción gobernados?

Unity Catalog proporciona una base gobernada para los datos de construcción y los activos de AI, lo que ayuda a los equipos a gestionar el acceso, el linaje y el uso consistente de los datos de equipos, telemetría, mantenimiento y operaciones en todos los flujos de trabajo.

¿Cómo respalda la plataforma de datos y AI de Databricks los flujos de trabajo de datos de equipos?

Reúne la ingeniería de datos, el análisis y la AI en una sola plataforma abierta, lo que ayuda a las organizaciones a conectar datos de máquinas, sitios, operadores y operaciones, y a ofrecer información a través de aplicaciones, paneles de control e interfaces de AI.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original