Cortex vigila cada señal de su flota, las 24 horas. Aprende la firma saludable de cada activo, avisa en el instante en que algo se desvía, pronostica lo que queda y convierte el hallazgo en trabajo programado — automáticamente.
Cada sensor de cada grupo fluye hacia la plataforma — vibración, temperatura, caudal, posición de compuertas, nivel de agua — junto con resultados de laboratorio, inspecciones y lecturas de operadores.
Modelos entrenados por sensor y por grupo detectan desviaciones respecto a la firma saludable de cada activo — mucho antes de que se disparen los umbrales estáticos del SCADA.
Los pronósticos de vida útil restante en cojinetes, devanados y rodetes convierten las anomalías en fechas — la diferencia entre una parada planificada y una forzada.
Cortex redacta la orden de trabajo con evidencia, repuestos y permisos adjuntos. Su equipo revisa, programa — o la marca como falso positivo con un toque, y Cortex aprende.
Escenario ilustrativo : Anomalía de vibración detectada. Estimación de RUL revisada — 47 días. Orden de trabajo WO-2841 generada.
Modelos por sensor y por grupo que aprenden lo normal de cada activo — y detectan desviaciones que los umbrales estáticos pasan por alto. Los falsos positivos se suprimen con un toque, y la regla se sincroniza con el pipeline de detección en minutos.
Pronósticos de vida útil restante que convierten la deriva en fechas. Planifique el cambio de cojinete para la parada de octubre en vez de perder agosto por una detención forzada.
Las anomalías confirmadas se convierten en órdenes de trabajo con la evidencia adjunta: gráficas de firma, tendencias de RUL, componentes afectados, procedimientos recomendados, repuestos y permisos.
Análisis de gases disueltos para transformadores interpretado automáticamente — relaciones de gases, clasificación de fallas y alertas de tendencia directamente desde los resultados de laboratorio.
Pregunte en lenguaje natural — "¿qué está inflando el backlog de mantenimiento en la cascada este?" — y obtenga respuestas basadas en los datos de su propia central: historial de trabajos, tendencias de sensores, registros de cumplimiento. Multi-LLM por debajo, solo con los datos de su tenant, y cada respuesta trazable hasta sus fuentes.
Ejecutaremos un piloto con sus datos de sensores reales — y le mostraremos lo que escucha.