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Temporis PRO: Un Nuevo Salto Tecnológico Construido por un Equipo Extraordinario

11/6/2025

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A mediados de octubre, en una sala pequeña llena de ideas, pizarras y entusiasmo, comenzó uno de los proyectos más ambiciosos de Temporis: el desarrollo de Temporis PRO, una nueva arquitectura diseñada para llevar nuestras soluciones de excelencia operacional al siguiente nivel. Detrás de este desafío hay un equipo que combina talento, creatividad, ingeniería y visión de futuro, y cuyo trabajo conjunto ya está marcando el rumbo de lo que será la plataforma más robusta, escalable y moderna en la historia de Temporis.

Una misión clara: construir el futuro de nuestra plataforma.
Temporis PRO nace con un propósito concreto: Modernizar la arquitectura tecnológica actual, separar los servicios críticos en microservicios y habilitar una plataforma adaptable, segura y preparada para la inteligencia artificial avanzada. Esta nueva arquitectura representa un cambio significativo desde Oracle APEX hacia un enfoque basado en Google Kubernetes Engine y microservicios independientes, que permitirá:
- Mayor flexibilidad para integrar herramientas de IA.
- Desacoplar servicios para ofrecerlos como productos modulares.
-  Mejorar la documentación, escalabilidad y mantenibilidad del sistema.
-  Optimizar costos usando infraestructura serverless y cloud de bajo costo.
- Habilitar TemporisONE Lite con módulos “Add-On” y soluciones específicas para clientes.
-  Reutilizar servicios de IA de manera independiente según las necesidades del usuario.
- Garantizar mejores estándares de ciberseguridad y privacidad.
En pocas palabras: Temporis PRO no es solo una nueva arquitectura, sino un nuevo estándar para llevar nuestras soluciones a más industrias y más países, con mayor velocidad, estabilidad y control.

El equipo detrás de la transformación
Los avances tecnológicos más significativos no ocurren solos; ocurren cuando las personas correctas se unen. En la foto del equipo —capturada en un momento espontáneo de camaradería y energía creativa— están los profesionales que dieron forma al comienzo de Temporis PRO: De izquierda a derecha: Joaquín Leal – Full Stack & arquitectura de componentes frontend.
Nicolás Cenzano – Arquitecto principal del proyecto, liderazgo técnico y diseño microservicios.
Mateo Moreira – Desarrollo backend e integración de servicios.
Fernando Noguera – Líder de ingeniería, coordinación técnica y calidad.
Teodoro Benario – Dirección de operaciones y visión funcional del producto.
Israel Castro – DevOps, infraestructura cloud y despliegues en Kubernetes.
Diego Andrade – Integración, soporte técnico y automatización de procesos. Cada uno aporta una pieza clave de este rompecabezas digital.
Juntos, están construyendo una plataforma sobre la cual se sustentará la próxima década de servicios y soluciones de Temporis.

Microservicios, IA y escalabilidad: la base del nuevo Temporis
El corazón técnico de la transformación:
- De monolito a microservicios Separar el sistema en módulos independientes mejora escalabilidad, documentación y capacidad de evolución.
- IA como servicio independiente Los modelos de IA podrán activarse o desactivarse por cliente, reduciendo costos y aumentando seguridad.
- Infraestructura moderna GKE, serverless, bases desacopladas y APIs altamente mantenibles.
- Modularidad comercial Permite vender componentes por separado y construir soluciones “a medida” para cada segmento de cliente.
Temporis PRO no solo mejora la tecnología, mejora el negocio y amplía las posibilidades de crecimiento global.

Un equipo pequeño con un impacto enorme
Este grupo de profesionales representa lo mejor del espíritu de Temporis:
talento, colaboración y una visión compartida de excelencia. Cada línea de código escrita, cada diagrama en la pizarra, cada discusión técnica y cada prueba superada construye el camino hacia una plataforma más fuerte, más moderna y más inteligente.

Del Mantenimiento Predictivo al Control Autónomo: la nueva frontera de la Excelencia Operacional impulsada por IA

11/5/2025

En la era de la Industria 4.0, las organizaciones que han alcanzado altos niveles de estabilidad operacional enfrentan un nuevo desafío: transformar sus sistemas de monitoreo y mantenimiento predictivo en plataformas de control autónomo basadas en Inteligencia Artificial (IA).
Este artículo explora cómo tecnologías como el aprendizaje automático, la analítica en tiempo real y la informática de borde (Edge AI) están dando origen a una nueva generación de Centros de Excelencia Operacional, donde la IA no solo detecta anomalías, sino que anticipa, decide y ejecuta acciones correctivas con supervisión humana (Human-on-the-Loop).

1. Introducción: De la reacción al control inteligente La mayoría de las empresas manufactureras y energéticas ya aplican mantenimiento preventivo y predictivo. Sin embargo, los sistemas actuales dependen aún del análisis humano posterior a las alertas. La tendencia mundial apunta hacia un modelo de control inteligente autónomo, donde la IA gestiona las variables críticas en tiempo real y actúa antes de que se produzca la falla.

2. La evolución tecnológica de la Excelencia Operacional Breve revisión de la evolución:
Excelencia Operacional 1.0: estandarización y Lean Manufacturing.
2.0: digitalización y dashboards de desempeño.
3.0: analítica avanzada y mantenimiento predictivo.
4.0 (actual): Control Autónomo por IA – integración de agentes inteligentes capaces de optimizar la operación sin intervención humana directa.

3. Tecnologías habilitantes: Edge AI + Machine Learning + IoT industrial
Explicación técnica de cómo la IA distribuida en el borde (Edge AI) y los algoritmos de ML especializados permiten la ejecución local de modelos de predicción y control, reduciendo la latencia y aumentando la resiliencia del sistema.
Ejemplo: Integración de sensores, PLCs y micro-edge devices que ejecutan inferencias locales (como los que ya usa Temporis con Edge Signal o Khadas/Firefly).

4. Arquitectura del Control Autónomo por IA en Temporis.
Descripción conceptual del modelo :
Nivel 1 : Monitoreo de Condición (SCADA / Historian).
Nivel 2 : Análisis Predictivo.
Nivel 3 : Control Autónomo (IA + Human-on-the-Loop).
Nivel 4 : Optimización Global (Gemelo Digital ).

5. El rol del Human-on-the-Loop La supervisión humana sigue siendo esencial en las decisiones críticas. Aquí se destaca la filosofía de Temporis: “la inteligencia artificial amplifica la inteligencia humana”.

Ejemplo aplicado en Minería: Control Autónomo por IA en Equipos Móviles
En una mina a cielo abierto, la eficiencia de la flota de camiones y palas determina directamente el costo por tonelada movida, el cumplimiento del plan de producción y la estabilidad de la cadena de valor de mina. Uno de los problemas recurrentes es la variabilidad en los tiempos de ciclo, causada por condiciones operativas cambiantes, microparadas y comportamientos no estandarizados entre operadores. Temporis, con módulos avanzados de Excellence AI, incorpora agentes inteligentes que monitorean y recomiendan acciones en tiempo real para optimizar el rendimiento de la flota bajo un modelo Human-on-the-Loop.
Contexto Operacional En la mina existen: 14 camiones de extracción de 240 toneladas 2 palas hidráulicas de 26 m³ 3 bulldozers y 2 motoniveladoras de apoyo Variabilidad diaria en el payload, tiempos de cola, velocidades promedio y congestión en puntos comunes de tránsito Los tiempos de ciclo presentan desviaciones superiores al 12%, lo que impacta negativamente la productividad del turno.
Acción de la IA El agente autónomo analiza continuamente: Tiempos de carga, viaje, descarga y retorno Congestión en los puntos de giro y botado Velocidad efectiva por tramo Consumo de combustible y factores de potencia Estado del terreno y nivel de ripio Alertas de sensores CANBUS y telemetría OEM Performance comparativo por operador A partir de estas señales, detecta un patrón de congestión en la rampa principal que provoca microparadas de hasta 25 segundos por camión, afectando la producción total del turno. El modelo genera la siguiente recomendación: Recomendación AI: “Desviar la flota 930-934 por Ruta B durante los próximos 40 minutos. Se estima una reducción del tiempo de ciclo promedio de 6.8% y una mejora proyectada de 580 t adicionales al final del turno.”
Intervención del Operador (Human-on-the-Loop) En el Centro de Excelencia Operacional TemporisONE, el despachador recibe la recomendación con tres opciones: Aceptar, Modificar o Rechazar. El despachador valida los datos del sistema de gestión de flota (FMS), revisa el estado real de la motoniveladora en Ruta B y observa que ésta se encuentra en operación limpiando un tramo. Debido a esa condición operacional, decide modificar la acción: Ajusta la recomendación desviando solo los camiones 932 y 933 por Ruta B, manteniendo los demás por la ruta principal. El sistema registra la intervención humana y retroalimenta el modelo para próximas inferencias.
Impacto logrado Después de 50 minutos: Reducción real del 4.3% en tiempo de ciclo promedio Aumento de 9.2% en la productividad puntual de la pala 02 Menos variabilidad entre operadores (dispersión bajó 14%) Ahorro estimado de 410 litros de diésel durante el turno Cero incidentes de seguridad y trazabilidad completa de decisiones Este caso demuestra cómo el enfoque Human-on-the-Loop permite que la IA proponga acciones óptimas, mientras el operador aporta contexto situacional que la IA aún no ve (estado del camino, mantenimiento en progreso, clima súbito, bloqueo momentáneo, etc.).

6. Beneficios esperados
- Reducción del downtime no planificado.
- Optimización energética.
- Mejora de la trazabilidad de decisiones.
- Incremento del OEE global.
- Aumento de seguridad y cumplimiento normativo.

7. Conclusión: hacia la autonomía responsable
El futuro de la excelencia operacional no es solo predecir, sino actuar inteligentemente.
El desafío de la próxima década será equilibrar autonomía y supervisión, asegurando que cada acción de la IA refuerce la confiabilidad, sostenibilidad y competitividad de las operaciones industriales.