Video referencial · detección real YOLO11 + ByteTrack
Construimos la herramienta que propone qué hacer en el momento de decidir, con sus datos, y su equipo aprueba. Turnos, despacho, inventario y producción para minería, logística, agroindustria y manufactura en Chile.
Lee su operación06:30La cámara ve 2 personas y una grúa; el ERP, 36 pedidos para hoy.
Propone06:40Grúa al andén 2 y dos personas más en picking: la ruta norte sale primero.
Su equipo decide06:42Esperando su aprobación
Medimos15:00Pedidos listos y horas extra del día, contra la línea base.Confían en nosotros
Partner de Microsoft
Un centro de distribución con 6 personas y 2 grúas: a la izquierda llegan los pallets, a la derecha salen los pedidos. Cambie de escenario y mire el reloj, los pedidos de hoy y las horas extra.
Deslice para ver la bodega completa.
Orden de llegada
Lo de mañana compite con lo de hoy por las mismas personas.
La grúa, al llegar
Si falta ubicar o reponer, la persona espera en el rack.
El atraso, al final
A las 15:00 se ve qué no salió: horas extra o queda para mañana.
Turno A · 07:00 a 15:00
07:00
Pedidos de hoy listos
0 / 0
Horas extra
0,0 h
Horas esperando grúa
0,0 h
Maqueta con datos de ejemplo. Con sus datos, esta misma comparación es la prueba piloto de 14 días: el modelo corre sobre semanas pasadas y se compara con lo que se decidió. Cómo es la prueba piloto →
Un chat contesta preguntas. Una operación necesita otra cosa: saber qué hacer hoy con los datos de hoy, respetando sus reglas, y comprobar después si funcionó.
IA genérica
Value Data
Qué entendemos por tiempo real: En el momento de decidir: cuando llega la guía, la nota de venta o el pedido. No hace falta una sala con pantallas que cambian cada segundo; hace falta que la propuesta esté lista cuando alguien tiene que elegir.
Optimización matemática, visión computacional, analítica e IA generativa para operaciones.
La técnica cambia según el problema; lo que no cambia es que cada herramienta termina en una decisión de su equipo.
Optimización matemática
Qué producir y en qué orden, cuántas personas por turno, cómo agrupar y despachar los pedidos.
Llega la demandaPedidos, OT y dotación desde su ERP o planilla.El modelo optimizaRespeta turnos, capacidades y plazos.Propone el planQué, con quién y en qué orden.Su equipo decideAprueba o ajusta antes de ejecutar.Garcés Fruit: dónde va cada bin y qué hilera toma cada cosechero, para caminar menos.
En su operación
Visión computacional
Cuántas piezas pasan, si la línea se detuvo, si hay piezas pegadas o faltantes.
La cámara de la plantaLas cámaras IP que ya tiene.Detecta y sigueCada pieza, persona o vehículo, sin contar dos veces.MidePiezas, kilos, calibre y cobertura por turno.Su equipo decideAjustar dotación, velocidad o revisar un lote.Packing de cerezas: conteo en línea sobre las cámaras del cliente. La imagen es referencial, con manzanas.
En su operación
Analítica y machine learning
Dónde va a faltar o sobrar, qué contar primero, qué pedido o equipo está en riesgo.
La historia de su operaciónVentas, inventario, mantenciones y temporadas.
El modelo anticipaDónde va a faltar, sobrar o fallar.PriorizaQué contar, revisar o reponer primero.Su equipo decideCon la alerta antes de que se note el problema.Agroindustria: el conteo de inventario se ordena por la probabilidad de descuadre de cada producto.
En su operación
IA generativa y agentes
Leer guías y certificados, responder y calificar clientes, preparar informes.
Llega el documentoGuía, certificado, correo o WhatsApp.
El agente lee y cotejaCon sus reglas y sus maestros.
Propone el registroO la respuesta, con lo que no cuadra marcado.Una persona validaConfirma o corrige con un clic.Servicios industriales: informes técnicos, ensayos y conformidad en una sola transacción.
En su operación
Se pueden combinar. En una sucursal, la cámara cuenta cuánta gente espera, un modelo anticipa la demanda de la tarde, el optimizador arma los turnos y un agente avisa el cambio por WhatsApp a quien corresponde.
Imagen referencialTurnos de almuerzo programados según la demanda, con aviso al celular de cada trabajador.
Mapa operativo, alertas y cola de excepciones para cientos de rutas diarias.
Órdenes, informes técnicos y conformidad en una sola transacción; funciona sin señal en terreno.
Un diagnóstico de 30 días con una prueba piloto adentro. En cada etapa, ustedes deciden si seguimos.
2 reuniones de 1 h
Dolor, procesos y datos disponibles.
Semana 0
Datos, contrapartes, un foco y el criterio de éxito por escrito.
Días 1–14
El modelo corre sobre semanas pasadas: línea base y primera cifra en pesos.
Día 14 · ¿seguimos?
Días 15–30
Sus usuarios la usan en paralelo; caso de negocio y hoja de ruta.
Día 30 · ¿implementamos?
Olas de 30 días
Construir, validar y adoptar, medido contra la línea base.
Precio fijo por escrito y pago contra entrega de cada hito. Si deciden parar el día 14, se quedan con lo entregado.
Ver la metodología completaHerramientas
closrEn pilotoAgente de ventas por WhatsApp para pymes: responde con su catálogo y prioriza a quien está listo para comprar.Ir a closr.cl
SGAIValidando con clientesProcurement con IA para minería y energía: bases técnicas, contratos y licitaciones.Ir a sgai.clY cursos de IA aplicada para equipos. Ver cursos
Traiga la que más le cuesta hoy. En el prediagnóstico vemos qué datos harían falta, qué modelo la resolvería y cómo mediríamos el resultado.
Respondemos en menos de 24 horas hábiles.