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La semana pasada, en el evento BauNetzwerk Zukunft 2025, la plataforma Valoon fue premiada con el primer lugar del Innovation Construction Award 2025. Este reconocimiento no solo destaca una solución tecnológica, sino una idea que está cambiando la manera en que se gestiona la comunicación en obra. En un sector donde la adopción digital suele ser compleja, la clave de Valoon ha sido no reemplazar lo que funciona, sino construir sobre ello. 📲 Digitalización que parte desde la obra, no desde la oficina La premisa detrás de Valoon es simple y poderosa: en los equipos de terreno, la comunicación ya ocurre por WhatsApp y otros mensajeros. -En lugar de obligar a cambiar de herramienta, Valoon utiliza: -APIs, -chatbots, -y modelos de inteligencia artificial, para convertir conversaciones espontáneas en flujos de trabajo estructurados, capaces de generar tareas, órdenes, reportes y documentación de forma automática. Este enfoque evita fricción, reduce la curva de aprendizaje y permite que la adopción ocurra de forma natural. 🏗️ Un mensaje claro para la industria La recepción del público y del jurado dejó en evidencia un punto crítico: la construcción necesita herramientas que se adapten a sus dinámicas reales, no más plataformas que compitan por atención. Valoon demuestra que la digitalización efectiva no siempre comienza desde cero; a veces comienza allí donde la gente ya está trabajando. 👥 El valor del equipo El premio fue recibido en nombre de Valoon por Marvin Rosian, y celebrado posteriormente junto al equipo de desarrollo en Dortmund. Este hito refuerza el trabajo continuo de profesionales que, desde diferentes países, contribuyen al crecimiento de la plataforma y a la visión de una industria más conectada, eficiente y transparente. 🌍 Un impulso para Construction Tech El reconocimiento llega en un momento donde el sector demanda soluciones que reduzcan fricción, mejoren trazabilidad y permitan tomar decisiones basadas en datos reales. Valoon avanza precisamente en esa dirección: llevar estructura, orden y automatización a un espacio que históricamente ha dependido de comunicación informal. Cuando la tecnología acompaña el trabajo diario, la digitalización deja de ser un proyecto y se convierte en cultura.  

El filtro de partículas diésel (DPF) es uno de los componentes más críticos del sistema de emisiones. Cuando se obstruye o falla, aumenta el consumo de combustible, se eleva la temperatura del motor y puede detener por completo el vehículo. En DGI Solutions, junto a Uptake, utilizamos modelos predictivos basados en machine learning que analizan la diferencia de presión entre la entrada y la salida del DPF, correlacionándola con los intentos de regeneración activa del sistema. Resultados del modelo En este caso, el modelo detectó la falla con 7 días de anticipación respecto al primer código de error, y más de dos semanas antes de la falla real del componente.Esa ventana de predicción permite: Programar el mantenimiento antes de la detención. Evitar daños secundarios por sobrepresión o exceso térmico. Reducir consumo de combustible y emisiones. Inteligencia que previene paradas Gracias a la detección algorítmica, los equipos de mantenimiento pueden actuar antes del síntoma visible, reduciendo costos y tiempos fuera de servicio.La predicción temprana también mejora la confiabilidad ambiental al mantener los sistemas de emisiones en su rango óptimo de funcionamiento. Cada día anticipado es una detención menos.

En una flota moderna, cada vehículo puede generar miles de códigos de diagnóstico al año.El desafío no es obtener más datos, sino saber cuáles importan realmente. En DGI Solutions, junto a Uptake, utilizamos algoritmos de machine learning que aprenden del comportamiento histórico de cada activo y filtran el “ruido” de las fallas para entregar solo información accionable. 📊 Del dato al insight En un caso real de análisis de más de 2,6 millones de códigos brutos, el modelo redujo ese volumen a 2.300 alertas relevantes y finalmente a 106 insights accionables, de los cuales 86 fueron verificados por el técnico como fallas reales que requerían reparación inmediata. El resultado: Reducción drástica de falsos positivos. Técnicos que actúan sobre lo realmente importante. Menor tiempo de diagnóstico y mayor disponibilidad de flota. ⚙️ Inteligencia que aprende del terreno El modelo no se limita a reconocer fallas repetidas: prioriza patrones críticos según su impacto operativo, frecuencia y contexto, diferenciando entre eventos menores y señales tempranas de una falla mayor. Cuando los datos dejan de ser ruido, la operación se vuelve predecible. DGI Solutions– Inteligencia predictiva para la gestión eficiente de flotas.

En el mantenimiento de flotas, los sensores son el primer punto de contacto entre el activo y los datos. Cuando uno falla, no solo se pierde información: también se compromete la operación completa del vehículo. En DGI Solutions, a través de la plataforma Uptake, utilizamos modelos de machine learning para detectar patrones anómalos en variables críticas como los niveles de NOx (óxidos de nitrógeno), anticipando fallas con semanas de antelación. El caso: falla del sensor de NOx El modelo de predicción monitorea los valores de NOx a la entrada y salida del sistema (en partes por millón), detectando desviaciones que indican pérdida de precisión del sensor.En este caso, el sistema emitió una alerta con 34 días de anticipación antes de que ocurriera la falla efectiva, permitiendo planificar la intervención sin afectar la disponibilidad del activo. Beneficios para la gestión de flotas Reducción de detenciones no planificadas. Optimización del mantenimiento correctivo. Mayor confiabilidad en la información del sistema de emisiones. Cumplimiento normativo ambiental continuo. De los datos a la acción El mantenimiento predictivo no se limita a los componentes mayores. Detectar fallas incipientes en sensores y sistemas auxiliares evita fallas en cadena y pérdidas operativas que pueden costar miles de dólares por vehículo. Anticipar una falla no es reaccionar más rápido: es evitar que el problema llegue a existir.

La gestión moderna de flotas no se trata solo de reparar cuando algo falla, sino de predecir cuándo ocurrirá y actuar antes de que afecte la operación.En DGI Solutions, junto a la plataforma Uptake, implementamos sistemas de mantenimiento predictivo basados en datos, que anticipan fallas críticas y optimizan la disponibilidad de los equipos. 🔍 ¿Qué logra el mantenimiento predictivo? Planifica paradas y evita fallas en cadena Identifica patrones anómalos y corrige problemas antes de que se vuelvan catastróficos. Reduce la cantidad de visitas al taller por activo. Optimiza las operaciones del taller Disminuye tiempos de permanencia y mejora la programación de recursos. Reduce fallas operacionales Aumenta la confiabilidad general de la flota. Permite planificar mantenimientos en el momento exacto. Mejora la precisión de las reparaciones Aplica intervenciones según el modo de falla real, evitando mantenimientos innecesarios. Repara vehículos ineficientes Reduce consumo de combustible y costos asociados a operación subóptima. ⚙️ Tecnología aplicada Con Uptake, los datos de sensores, telemetría y reportes de taller se procesan mediante algoritmos de aprendizaje automático que predicen el tiempo restante antes de la falla (RUL).Esto permite intervenir solo cuando es necesario, minimizando CapEx y maximizando disponibilidad. La inteligencia predictiva no reemplaza al mantenimiento: lo transforma. DGI Solutions: Datos que anticipan, decisiones que previenen.

Motor de Predicción de Fallas: anticipar para mantener la continuidad operacional En entornos industriales donde cada minuto cuenta, pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo marca la diferencia entre detener una línea y mantener la operación continua. En DGI Solutions, trabajamos con herramientas basadas en machine learning que permiten predecir fallas críticas con más de 14 ciclos de anticipación, ofreciendo a los equipos de mantenimiento la oportunidad de actuar antes de que ocurra el problema. ¿Cómo funciona un motor de predicción de fallas? El sistema analiza grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes —sensores, históricos de operación, variables meteorológicas y registros de mantenimiento— para detectar patrones anómalos que anteceden a una falla.A diferencia de los modelos tradicionales, no busca el comportamiento “normal” del activo, sino que aprende a identificar la firma de la falla, reconociendo señales sutiles que preceden a la pérdida de rendimiento o detención. Capacidades principales Procesamiento de datos de alta frecuencia y gran volumen. Modelos escalables, de baja intervención y alta configurabilidad. Integración de diversas fuentes (operacionales, ambientales y de proceso). Algoritmos avanzados de aprendizaje automático y detección temprana. De la reacción a la prevención Cuando se alcanza el umbral de activación, el modelo emite una alerta que recomienda acciones específicas: inspección, sustitución de componentes o ajustes operativos. Esto permite a los equipos intervenir proactivamente, evitando fallas catastróficas y reduciendo tiempos de inactividad no planificados. El resultado es una operación más segura, eficiente y predecible, donde los recursos se destinan de manera inteligente y los activos alcanzan su máximo rendimiento. En DGI Solutions integramos analítica avanzada con conocimiento operacional para fortalecer la toma de decisiones en terreno y asegurar la continuidad de los activos más críticos de la industria minera e industrial. DGI Solutions SPA – Innovación aplicada a la confiabilidad operativa

En el mantenimiento de activos industriales y mineros, las alertas equivocadas pueden ser tan dañinas como las fallas mismas: generan desconfianza, distraen a los equipos y consumen recursos en reparaciones innecesarias. El Motor de Detección de Anomalías de Uptake, representado en Latinoamérica por DGI Solutions, aplica aprendizaje automático no supervisado para reconocer comportamientos anormales en los datos de operación. ¿Qué hace? Entrena modelos para reconocer desviaciones respecto a los rangos normales. Ajusta los parámetros automáticamente según cambios ambientales o de operación. Se adapta a las necesidades específicas de cada negocio. Se despliega de forma rápida, sin necesidad de largos periodos de configuración. Ejemplo práctico: camión minero en subida Antes de contar con este motor, un simple aumento de temperatura podía generar una alerta incorrecta, confundiendo al equipo. Hoy, el modelo entiende el contexto situacional (como la pendiente y la carga útil) y solo genera una alerta cuando se trata realmente de una anomalía crítica. Esto significa: Menos falsas alarmas. Más foco en los problemas reales. Mejor uso del tiempo y atención de los operadores. Mayor confiabilidad en la flota y en la operación. En un entorno donde cada hora de operación cuenta, detectar la anomalía correcta en el momento adecuado es la clave para un mantenimiento más eficiente y predictivo. En DGI Solutions acercamos la innovación digital a la operación minera y urbana, transformando datos en decisiones inteligentes que mejoran la eficiencia, reducen costos y aumentan la confiabilidad.

En el mundo de las flotas industriales y de transporte, la pregunta no es si habrá fallas, sino cuándo. Y ahí es donde entra el poder del mantenimiento predictivo con ciencia de datos. Uptake no solo anticipa problemas, sino que los traduce en valor económico directo para las operaciones. Resultados comprobados en terreno Según casos recientes, Uptake ha logrado: USD 3.335 de valor anual por camión, en el 6° transportista dedicado más grande De EEUU. 27 % menos averías en United Road . 80 % de fallas catastróficas de motores GNC evitadas en en el 6° transportista dedicado más grande De EEUU. 20 % de reducción en fallas en carretera en el 6° transportista dedicado más grande De EEUU. 15 % más disponibilidad de vehículos en el Departamento de Defensa de EE. UU. . 50 % menos eventos de mantenimiento en operaciones ferroviarias de una minera . 12,5 % de mejora promedio en eficiencia de equipos monitoreados . Factores de valor que Uptake aporta Convierte mantenimiento no planificado en planificado, reduciendo costos y riesgos. Anticipa fallas con suficiente tiempo para accionar preventivamente. Agrupa eventos para reducir la cantidad de paradas innecesarias. Mejora la salud de los vehículos, lo que se traduce en menos kilómetros fuera de ruta y menos remolques. Lo que esto significa para tu operación En lugar de reaccionar a fallas, las empresas que implementan Uptake logran: Reducir costos de mantenimiento hasta en 8 %. Ahorrar combustible entre 1,5 % y 3 %, gracias a la operación eficiente de los activos. Disminuir pérdidas de ingresos hasta en 13,2 % al mantener los equipos disponibles . En DGI Solutions, como representantes de Uptake en Latinoamérica, acercamos estas capacidades a la realidad de nuestras industrias. Porque los datos, bien utilizados, no solo predicen fallas: generan valor real, tangible y medible. ¿Quieres ver cómo se traduce este impacto en tu flota? Contáctanos en info@dgisolutions.cl y agenda una demo.

En la gestión de flotas industriales y mineras, la información es abundante pero muchas veces poco útil. Un solo camión puede generar miles de códigos de falla (DTC) en pocas semanas, la mayoría de los cuales no representan un problema real y saturan a los equipos de mantenimiento. El valor de la ciencia de datos aplicada Uptake aplica modelos avanzados de machine learning para filtrar ese “ruido” y convertirlo en insights accionables. En lugar de enfrentar miles de alertas, el sistema identifica y prioriza los eventos realmente críticos: 14 días de anticipación promedio en fallas de componentes clave. 90 % de reducción de ruido comparado con códigos de falla OEM. 18 % de aumento en la eficiencia de los técnicos, al enfocarse en tareas de alto valor. Ejemplos prácticos Falla en filtro DPF: el modelo alertó con 7 días de anticipación, evitando una detención mayor. Sensor de NOx: anticipación de 34 días antes de que se manifestara la falla. Estos casos muestran cómo la analítica predictiva no solo detecta fallas, sino que también ayuda a planificar mantenimientos, reducir paradas no programadas y mejorar la disponibilidad operativa de la flota. Beneficios para tus operaciones Con Uptake Fleet y sus modelos de predicción: Reduces fallas durante la operación. Evitas el sobre-mantenimiento y visitas innecesarias al taller. Disminuyes la necesidad de vehículos de respaldo, optimizando el CapEx. Ahorras combustible al detectar operación ineficiente. En DGI Solutions, como representantes de Uptake en Latinoamérica, acercamos estas capacidades a la realidad local, integrándolas con las necesidades específicas de nuestros clientes. Transformamos los datos de tu flota en decisiones inteligentes que impactan directamente en tu productividad y rentabilidad. ¿Quieres ver cómo se traduce esto en tu flota? Escríbenos a info@dgisolutions.cl y solicita una demo.