Predicción inteligente sin necesidad de datos históricos. Utilizamos redes neuronales convolucionales y modelos de supervivencia para anticipar fallos antes de que ocurran.
Arquitectura de aprendizaje profundo que revoluciona el mantenimiento predictivo
Redes neuronales convolucionales combinadas con LSTM para el análisis temporal de señales de sensores. Capturamos patrones complejos que otros sistemas no pueden detectar.
Transformación de señales complejas en representaciones vectoriales densas que capturan la esencia del comportamiento del equipo.
Modelo de supervivencia con censura que permite predicciones precisas incluso sin histórico de fallos previos en equipos similares.
Manejo estadístico de datos censurados que permite aprender de equipos que aún no han fallado, maximizando el valor de cada dato.
Sensores IoT capturan vibración, temperatura, corriente y más en tiempo real.
Convoluciones extraen características espaciales y espectrales de las señales.
Captura dependencias temporales y patrones de degradación progresiva.
XGBoost calcula probabilidades de fallo y tiempo remanente útil (RUL).
Todo lo que necesitas para transformar tu mantenimiento en predictivo
Visualiza el estado de todos tus equipos en tiempo real. Alertas proactivas, métricas de rendimiento y predicciones de RUL (Remaining Useful Life) en una interfaz diseñada para la acción.
Nuestro equipo técnico instala sensores IoT de última generación en tus equipos críticos. Sin interrupciones en producción.
Autenticación con YubiKey para acceso a la plataforma. Tus datos industriales protegidos con los más altos estándares.
Equipo técnico en Cataluña disponible para cualquier necesidad. Desde la instalación hasta el día a día.
Procesamiento local para latencia mínima y máxima fiabilidad, incluso sin conexión a internet.
Conecta con tus sistemas existentes: ERP, CMMS, SCADA. API abierta y documentación completa.
Retentia nació como una idea compartida entre Víctor Gómez Montes de Lugomons y Eduardo Alejandro Ybañez Semo, con una visión simple pero poderosa: anticipar el futuro antes de que los fallos ocurran.
Lo que empezó como un experimento entre curiosos de la inteligencia artificial acabó convirtiéndose en un proyecto de mantenimiento predictivo con aplicación real en entornos industriales.
Ayudar a las empresas a reducir costes y tiempos muertos mediante la detección temprana de posibles averías.
Desarrollamos un modelo híbrido que combina redes neuronales convolucionales (CNN) con LSTM para procesar series temporales complejas de sensores industriales.
Después aplicamos una etapa de fine-tuning que genera feature embeddings más precisos, los cuales son interpretados por un modelo XGBoost Survival, capaz de realizar predicciones censuradas desde el día cero, sin requerir datos históricos extensos.
Creemos en una IA explicable, práctica y accesible, diseñada no para sustituir a los técnicos, sino para potenciar su trabajo y adelantarse a los problemas.
El proyecto mantiene la misma esencia que nos impulsó desde el inicio:
predecir el futuro para construir un presente más eficiente.
Diseñado específicamente para medianas empresas en España que quieren liderar su sector con tecnología de IA.
Nuestra tecnología de censura y modelos de supervivencia permite empezar a predecir desde el día uno. No necesitas años de históricos de fallos.
Reduce paradas no planificadas hasta un 85%. Optimiza inventario de repuestos y planifica mantenimientos con precisión.
Empieza con tus equipos más críticos y expande según necesites. Arquitectura modular que crece contigo.
Desarrollado e implementado desde España. Conocemos las necesidades de la industria local y hablamos tu idioma.
Líneas de producción, equipos CNC, robots industriales
Transformadores, generadores, sistemas HVAC
Bombas, compresores, motores eléctricos
Cintas transportadoras, carretillas, sistemas automatizados
Agenda una demo personalizada y descubre cómo Retentia puede optimizar tus operaciones.
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