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Energía

Inteligencia Artificial

Predice fallas de activos en los sistemas de generación, transmisión y distribución de energía para reducir costos y maximizar el tiempo de actividad. El mantenimiento predictivo C3.ai utiliza algoritmos de machine learning supervisados y no supervisados para analizar la transmisión de datos a través de sensores, SCADA y sistemas de gestión de activos, así como notas técnicas y clima, para detectar anomalías y predecir fallas antes de que ocurran.

Mejora la efectividad del programa de servicios públicos, aumenta la participación del cliente y habilita nuevos productos y servicios al proporcionar una vista de 360 grados de los clientes identificando de manera proactiva las cuentas en riesgo (por ejemplo, centro de atención telefónica) o con mayor probabilidad de participar en iniciativas críticas. C3.ai Customer Insight utiliza modelos de segmentación de clientes basados en machine learning que analizan los datos de los sistemas internos del cliente (por ejemplo, CRM, facturación) y fuentes externas (por ejemplo, demográficas) para ofrecer información procesable del cliente para una orientación más efectiva y una mayor participación.

Impulsa a los clientes a reducir los costos de energía y mejorar las operaciones del edificio a través del seguimiento, análisis y optimización en tiempo real. C3.ai Energy Management utiliza técnicas de machine learning para permitir pronósticos precisos, evaluación comparativa, optimización de edificios, respuesta a la demanda y detección de anomalías para reducir costos, mejorar las operaciones de los edificios y cumplir con los objetivos compartidos de eficiencia energética de los servicios públicos y sus clientes.

Identifica de manera proactiva los casos de robo de energía para proteger los ingresos principales, con mayor precisión y menor costo que los enfoques convencionales basados en reglas. C3.ai Fraud Detection utiliza algoritmos supervisados de machine learning para correlacionar sistemas empresariales dispares y transacciones de alta frecuencia para identificar actividades fraudulentas y respaldar la gestión avanzada de tuberías para una resolución eficiente y recuperación de ingresos.

Reduce los gastos operativos asociados con AMI y otras implementaciones de sensores IoT mediante la identificación y predicción de problemas de estado de red y sensores. C3.ai Sensor Health utiliza técnicas de machine learning supervisadas y no supervisadas para priorizar medidores proyectados para mal funcionamiento y permitir un flujo de trabajo administrado para un triaje eficiente y resolución de problemas.

Realidad Aumentada

Insider Maintenance

Inspecciones de mantenimiento rutinarias guiadas, documentación, ubicación y tiempos.

Insider Onboarding
Training

Ambiente de aprendizaje y capacitación; Facilita la inducción; Instrucciones de seguridad.

Insider
BIM/GIS

Visualiza las instalaciones, tuberías, cableado, a través de las paredes.

Insider Monitoring (IoT)

Permite visualizar en tiempo real el estado de dispositivos IoT y máquinas; Monitoreo del estado de producción; Control de dispositivos vía realidad aumentada.

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