BeHolder digitaliza la monitorización de planta mediante robots autónomos e IA industrial. Automatiza misiones, captura imágenes de puntos críticos y aplica visión artificial e IA generativa para generar datos trazables, informes y KPIs, reduciendo las inspecciones manuales en zonas complejas y mejorando la seguridad y la eficiencia operativa.
BeHolder: supervisión autónoma industrial mediante robots
Indicadores y procesos de mejora
BeHolder mejora el proceso de inspección industrial al sustituir lecturas manuales recurrentes por misiones robotizadas y análisis automatizado de imágenes. La solución permite programar y supervisar misiones, consultar robots activos, POIs, el estado de la batería, alertas, históricos e informes diarios.
Indicadores propuestos: misiones ejecutadas, porcentaje de lecturas procesadas por IA, tasa de lecturas válidas, confianza del modelo, incidencias detectadas, disponibilidad de los robots, tiempos de inspección, errores o advertencias y evolución de los KPIs operativos. Estos indicadores facilitan la trazabilidad, reducen los errores de interpretación y favorecen la mejora continua del pipeline, con revisión humana cuando sea necesario.
Cuantificación/Estimación reducción consumo
La automatización de rondas rutinarias mediante robots autónomos reduce la necesidad de utilizar vehículos para los desplazamientos entre unidades de proceso, optimiza el tiempo dedicado a las inspecciones visuales y disminuye el uso de dispositivos de apoyo asociados a estas tareas. Además, disponer de información más frecuente y trazable facilita la planificación de las intervenciones, evita desplazamientos innecesarios y aumenta la eficiencia operativa. Durante la operación se prevé medir indicadores como los kilómetros recorridos evitados, el número de desplazamientos sustituidos por rondas robotizadas, el tiempo de inspección optimizado y el consumo energético de los robots frente al modelo tradicional.
Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2
La solución presenta potencial para reducir indirectamente las emisiones de CO₂ al disminuir los desplazamientos internos de operarios y vehículos en los complejos industriales. La sustitución de rondas presenciales por misiones autónomas reduce la movilidad asociada a tareas recurrentes de supervisión y captura de datos. Asimismo, las inspecciones frecuentes y el uso de inteligencia artificial para detectar anomalías de forma temprana ayudan a identificar posibles incidencias antes de que evolucionen hacia fallos con impacto ambiental, como fugas, derrames, emisiones no controladas o pérdidas de producto. Esta combinación de monitorización continua, diagnóstico temprano y reducción de desplazamientos mejora la sostenibilidad operativa, la seguridad industrial y la protección ambiental.
Innovación aplicada y buenas prácticas
El caso combina robótica autónoma, visión artificial e IA generativa multimodal para convertir imágenes industriales en datos operativos explotables. La innovación clave consiste en utilizar los robots como sensores móviles inteligentes: capturan evidencias en campo, el backend orquesta los modelos en AILab, el operador puede validar los resultados mediante un modelo human-in-the-loop y los datos se consolidan en informes y sistemas corporativos como AVEVA PI y GesIP. El enfoque es escalable, reutilizable para nuevos POIs y extrapolable a distintos complejos industriales.
Uso de tecnologías (TICs)
Tecnologías principales: robots autónomos gestionados mediante Fleet Manager; conectividad 4G/LTE y APN; backend .NET y frontend Vue.js desplegados sobre Azure/CaaS/PaaS; Blob Storage y Azure SQL para la persistencia; Azure Key Vault para la gestión de secretos; integración mediante API REST y GraphQL con patrones corporativos; AILab con modelos de IA generativa multimodal; generación de informes en PDF; y escritura y consulta de datos en aplicaciones corporativas como AVEVA PI y GesIP.
La solución incorpora autenticación corporativa y controles de ciberseguridad IT/OT.

