Inteligencia en el núcleo. No como un añadido.
La mayoría de las plataformas añaden IA como algo secundario — un chatbot aquí, un dashboard allá. IRIS fue diseñado con IA desde el primer día. Cada módulo tiene su propio componente de IA. Cada decisión se apoya en machine learning, razonamiento LLM y recomendaciones en tiempo real.
QUÉ SIGNIFICA AI-NATIVE
La IA no es una funcionalidad. Es la base.
En IRIS, la IA no es un módulo separado que puedas desactivar. Está integrada en la propia arquitectura — en la forma en que fluyen los datos, se toman las decisiones y se ejecutan las acciones.
Machine Learning
Inteligencia predictiva
Modelos de aprendizaje clásico y profundo entrenados con tus datos operativos — y datos sintéticos del Gemelo Digital cuando los datos históricos son escasos. Pronóstico de series temporales, clasificación, regresión y detección de anomalías ejecutándose continuamente en todos los módulos.
LLM y RAG
Razonamiento contextual
Impulsado por LLMind — el LLM industrial propietario de DBR77 — combinado con Generación Aumentada por Recuperación sobre tus bases de conocimiento operativas. Haz preguntas en lenguaje natural y obtén respuestas fundamentadas en tus SOPs, registros de mantenimiento, informes de calidad y datos de producción.
Motor de recomendaciones
Acción prescriptiva
Análisis entre módulos que no solo te dice qué pasó — te dice qué hacer a continuación. Las recomendaciones generadas por IA se convierten en tareas con puertas de aprobación humana, cerrando el bucle desde el insight hasta la ejecución automáticamente.
IA EN BUCLE CERRADO
De los datos a la decisión y a la ejecución — automáticamente.
Esto es lo que separa AI-native de AI-añadida. En IRIS, el bucle nunca se rompe: los datos generan un insight, el insight se convierte en una recomendación, la recomendación se convierte en una tarea, la tarea se ejecuta y el resultado retroalimenta como datos nuevos.
Datos
Sensores IoT, eventos de producción, controles de calidad
Gemelo Digital
Simulación, modelado de escenarios, datos sintéticos
Modelo ML
Predicción, clasificación, detección de anomalías
Razonamiento LLM
Análisis de contexto, causa raíz, explicación
Recomendación
Insight accionable con impacto estimado
Tarea
Creada automáticamente, asignada, priorizada
Aprobación humana
Revisar, aprobar o rechazar
Ejecución
Orden de trabajo, cambio de programa, ajuste de parámetros
Retroalimentación
Los datos del resultado retroalimentan el bucle
El bucle es continuo. Cada ejecución genera nuevos datos que mejoran la siguiente predicción.
LLMIND
Conoce LLMind. Nuestro LLM industrial propietario.
Los LLM de propósito general no entienden tu fábrica. LLMind sí. Construido por DBR77 específicamente para operaciones de manufactura, razona sobre procesos de producción, procedimientos de mantenimiento y estándares de calidad como lo haría un gerente de planta experimentado.
Diseñado específicamente para manufactura
LLMind no es un chatbot genérico ajustado para la industria. Fue entrenado desde cero con procesos de manufactura, terminología operativa y flujos de trabajo industriales. Entiende OEE, MTBF, optimización de cambios de formato y programación de lotes de forma nativa.
Despliegue on-premise
Para organizaciones con requisitos estrictos de soberanía de datos, LLMind puede desplegarse íntegramente on-premise. Tus datos operativos nunca salen de tu red. Sin dependencia de la nube, sin procesamiento de datos por terceros — control total.
RAG sobre tus datos operativos
Se generan embeddings vectoriales a partir de tus SOPs, registros de mantenimiento, informes de calidad, datos de producción y bases de conocimiento. Cuando LLMind responde una pregunta, primero recupera el contexto relevante de tus datos — fundamentando cada respuesta en hechos, no en alucinaciones.
Cada módulo tiene su propia IA
LLMind no es un chatbot único sentado encima. Cada módulo de IRIS — MES, WMS, QMS, CMMS, APS — tiene su propio componente de IA impulsado por LLMind, entrenado con datos específicos del módulo y optimizado para tareas específicas del módulo.
GEMELO DIGITAL + IA
Entrena modelos sin esperar datos históricos.
¿La mayor barrera para la IA industrial? No tener suficientes datos. El Gemelo Digital resuelve esto generando datos de entrenamiento sintéticos a partir de escenarios simulados — para que tus modelos ML estén listos para producción desde el primer día.
Datos de entrenamiento sintéticos
¿No tienes 2 años de datos de fallos para entrenar un modelo de mantenimiento predictivo? El Gemelo Digital simula miles de escenarios — degradación de equipos, variaciones de proceso, picos de demanda — generando los datos de entrenamiento que tus modelos ML necesitan, hoy.
Simulación de escenarios
¿Qué pasa si añades un tercer turno? ¿Cambias el tamaño del lote? ¿Mueves un puesto de trabajo? Ejecuta el escenario en el Gemelo Digital antes de gastar un solo dólar. Valida el ROI con datos, no con intuición.
Validación continua de modelos
Los modelos ML se degradan con el tiempo a medida que cambian las condiciones. El Gemelo Digital genera continuamente escenarios de prueba para validar la precisión de los modelos, activando el reentrenamiento antes de que las predicciones se vuelvan poco fiables.
CASOS DE ESTUDIO
IA que resuelve problemas reales en el piso de producción.
No teórico. No futuro. Estos son escenarios en producción ejecutándose en IRIS hoy.
Mantenimiento predictivo
Patrones de vibración, tendencias de temperatura y conteos de ciclos alimentan modelos ML que predicen fallos de rodamientos 2–3 semanas antes de que ocurran. CMMS programa automáticamente la orden de trabajo. WMS reserva los repuestos. Cero paradas no planificadas.
Predicción de calidad
Los parámetros de proceso del lote actual se comparan en tiempo real con los resultados de calidad históricos. Si el modelo detecta una deriva hacia un defecto, los operadores reciben una alerta con ajustes de parámetros específicos — antes de que ocurra el defecto.
Previsión de demanda
Modelos de series temporales analizan historial de pedidos, estacionalidad y señales externas para prever la demanda con 4–12 semanas de anticipación. APS utiliza la previsión para optimizar la programación de producción. MRP ajusta el aprovisionamiento de materiales automáticamente.
Detección de anomalías
Modelos no supervisados monitorizan continuamente cientos de variables de proceso en cada línea de producción. Cuando algo se desvía de lo normal — incluso sutilmente — el sistema lo señala, explica la causa probable mediante razonamiento LLM y recomienda la acción correctiva.
Optimización de OEE
La IA analiza pérdidas de disponibilidad, rendimiento y calidad en todas las líneas, identifica las oportunidades de mejora de mayor impacto y genera planes de acción priorizados. El Gemelo Digital simula cada mejora antes de su implementación.
Optimización de parámetros de proceso
Para cada combinación producto-máquina, los modelos ML aprenden los parámetros de proceso óptimos que maximizan la calidad y el rendimiento. Las recomendaciones se envían a los operadores en tiempo real, con el razonamiento explicado por LLMind.
IA CONVERSACIONAL
Habla con tu fábrica.
Haz preguntas en lenguaje natural. Obtén respuestas fundamentadas en tus datos operativos — no respuestas genéricas de un chatbot que no conoce tu planta.
¿Por qué bajó el OEE en la Línea 3 ayer?
El OEE bajó un 12 % debido a 3 paradas no planificadas. Causa raíz: desgaste de rodamiento en el transportador C2 — CMMS señaló mantenimiento predictivo hace 5 días pero la orden de trabajo no se priorizó. Recomiendo programar el mantenimiento antes del próximo turno. Recuperación estimada: +14 % OEE.
¿Cuál es el tamaño de lote óptimo para el Producto X?
Según los costos de cambio de formato, patrones de demanda y datos de rendimiento de calidad, los lotes de 500 unidades minimizan el costo total por unidad. La simulación con Gemelo Digital confirma una mejora del 8 % en el rendimiento frente a los lotes actuales de 200 unidades, sin impacto en las métricas de calidad.
¿Qué máquinas tienen más probabilidad de fallar esta semana?
3 máquinas señaladas: Prensa #7 (rodamiento — 87 % de probabilidad de fallo en 5 días), CNC-12 (husillo — 72 % en 7 días), Transportador B4 (motor — 65 % en 10 días). Se han preparado órdenes de trabajo en CMMS. ¿Aprobamos para programar?
SOBERANÍA DE DATOS
Tus datos. Tu infraestructura. Tus reglas.
Sabemos que los datos de manufactura son sensibles. Por eso IRIS te da control total sobre dónde residen tus datos y cómo los procesa la IA.
LLM on-premise
Despliega LLMind íntegramente en tu propia infraestructura. Ningún dato sale de tu red. Sin llamadas a APIs en la nube. Operación totalmente aislada para los entornos más sensibles.
IA aislada por inquilino
En modo SaaS multi-tenant, cada modelo de IA, cada base de conocimiento y cada embedding vectorial está estrictamente aislado por inquilino. Tus datos nunca entrenan el modelo de otro cliente.
GOBERNANZA
Inteligencia guiada por el juicio humano.
La IA recomienda. Los líderes deciden. Cada recomendación generada por IA puede ser revisada, aprobada, modificada o rechazada antes de la ejecución. Trazabilidad completa en cada decisión. Porque en manufactura, la responsabilidad importa.
Puertas de aprobación
Configurables por módulo, por rol y por nivel de riesgo
Trazabilidad completa
Cada recomendación, decisión y resultado queda registrado
IA explicable
LLMind explica su razonamiento en lenguaje claro
Ve la manufactura AI-Native en acción.
Reserva una demo y descubre cómo IRIS convierte los datos de tu fábrica en decisiones — automáticamente.