Casos de éxito

Hemos desarrollado una solución capaz de conseguir conectividad bidireccional, así como una segunda etapa en la que se pueden explotar todos los datos, visualizar las métricas y detectar anomalías casi en tiempo real.

Hemos ayudado a Heijmans a convertir sus proyectos en un gemelo digital, equipándolos con sensores y utilizando la información obtenida para mejorar la experiencia del cliente en términos de confort, comodidad, seguridad y eficiencia.

Hemos desarrollado una solución única que, hasta la fecha, no se puede comparar con ninguna herramienta similar en medicina, que ayuda en la prevención y detección de enfermedades.

Conoce nuestra solución basada en IoT, con la que hemos digitalizado los laboratorios de Tecnalia y acelerado los procesos de innovación y la comunicación entre todas las partes.

Smart Hub, el sistema central desarrollado para IWG que mediante dispositivos IoT permite un control total de todos sus centro de negocio.

El progreso en la gestión y análisis de Big Data como herramienta para el cambio y enriquecimiento de los procesos es uno los pilares que sustenta el éxito de ACCIONA.

Apoyándose en Smart Concepts, el Grupo Azkoyen ha desarrollado su aplicación multiplataforma Cashology App para facilitar el día a día de los propietarios de los establecimientos, pudiendo acceder a la información de sus máquinas Cashology desde cualquier lugar, ganando así tiempo en la gestión de su efectivo.

ULMA Handling Systems ha confiado en Plain Concepts para alojar su Sistema Supervisor en la nube, que permite la monitorización e interacción de las instalaciones logísticas en tiempo real. Lo hemos hecho apoyándonos en una estructura basada en Smart Concepts, nuestra solución de IoT e Inteligencia Artificial basada en Microsoft Azure.

Aplicación basada en Realidad Virtual para el dispositivo Oculus Rift que puede simular diferentes escenarios de trabajo reales de manera que un operario tiene manos virtuales que le permiten tanto desmontar una pieza de una avión como adaptar el tamaño de su espacio de trabajo.

Plain Concepts aplicó técnicas de aprendizaje automático, Machine Learning y Deep Learning para calcular la futura demanda de combustible, predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento de cada tubería o para detectar fugas de combustible.