Diseño y sintonización de lazos de control
PID, cascada, prealimentación y control de relación — diseño estructurado, identificación, sintonización y puesta en marcha para una operación estable, rápida y robusta.
IA industrial y control avanzado de procesos
Sustituye lazos de control inestables y consignas conservadoras por control predictivo basado en modelos — APC/MPC, soft sensors, gemelos digitales, optimización en tiempo real.
Experiencia en
CERN · IAV GmbH · SkySails Power · evosoft / Siemens · Assystem
Posiciones anteriores, no respaldo de clientes. Herramientas y Plataformas
Python · MATLAB / Simulink · C / C++ · CasADi / acados · WinCC OA
El Stack de IA Industrial
La IA industrial es un stack por capas — no un producto único. Cada capa se construye sobre la anterior, y cada una tiene un ROI documentado de 6–18 meses. Una llamada de diagnóstico identifica en qué peldaño se encuentra su planta.
Capa 7 Gemelo Digital
Réplica virtual en vivo de su planta — modelo + estimación de estado + RTO/MPC integrados.
Explorar → Capa 6 Optimización en Tiempo Real (RTO / DRTO)
Calcular el punto de operación económicamente óptimo cada 30 minutos. 1–15 M€/año por unidad de proceso principal.
Explorar → Capa 5 APC / MPC / NMPC
Control multivariable en bucle cerrado — seguir setpoints óptimos, gestionar perturbaciones, respetar restricciones.
Explorar → Capa 4 Mantenimiento Predictivo
Detectar desgaste de rodamientos y degradación de equipos desde datos de vibración, acústica y corriente.
Explorar → Capa 3 Monitorización de Procesos — SPC / MSPC / FDD
Detectar deriva del proceso y eventos anómalos antes de que se conviertan en fallos de calidad.
Explorar → Capa 2 Soft Sensors y Estimación de Estado
Estimar variables de calidad no medibles y sincronizar modelos en tiempo real.
Explorar → Capa 1 Medición e Infraestructura de Datos
Sensores, analizadores, historian (AVEVA PI, OPC UA). El fundamento — sin datos limpios, nada funciona.
¿En qué peldaño está su planta?
Una llamada de diagnóstico de 30 minutos mapea su posición actual y el camino más rápido hacia un ROI medible.
Reservar llamada de diagnósticoResultados probados
Teoría de nivel doctoral combinada con 20+ años de implementaciones reales — en industria de procesos, energía y sistemas autónomos.
20+ Años experiencia práctica
30+ Proyectos APC/MPC
PhD en Sistemas de Control
5 Idiomas
- Exingeniero MPC en CERN (criogenia del LHC a 1,9 K), IAV GmbH (control de paso de turbinas eólicas), SkySails Power (energía eólica aerotransportada) y evosoft (Siemens Corporate Technology)
- 4× Máster en Ingeniería de Control (Grenoble INP, KIT, Universidad Técnica de Gdańsk) y Doctorado por la Universidad de Valladolid — formado en cuatro escuelas de ingeniería europeas de élite
- Sectores: criogenia de física de partículas (CERN), energía eólica (IAV, SkySails), SCADA industrial (evosoft/Siemens) y simulación HIL aeroespacial (Assystem Group, motor A400M)
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Programe una llamada de 30 minutos para hablar de sus retos de proceso.
Lo que trataremos:
- Sus retos de proceso actuales
- Potencial de APC/optimización
- Próximos pasos prácticos
- Sus preguntas técnicas
30 minutos
Videollamada
ES/EN/DE/FR/PL
Casos de estudio
Resúmenes de proyectos seleccionados — todos bajo NDA, anonimizados por defecto.
NDA · anonimizado Criogenia · NMPC
Refrigeración de helio supercrítico
NMPC económico para una planta criogénica industrial a 1,9 K. Modelo termodinámico de primeros principios, estimación de estado por optimización y control supervisorio.
Operación autónoma eficiente en energía de una instalación criogénica de varios MW.
NDA · anonimizado Energía eólica · ControlSistema de control para aerogenerador de gran escala
Arquitectura funcional, simulaciones dinámicas, lazos de control, NMPC económico, optimización de parámetros y diagnóstico a bordo para un aerogenerador de varios MW.
Mejor gestión de cargas, detección de fallos y vida útil de la turbina.
NDA · anonimizado Eólica aerotransportada · OptimizaciónCometa energética — automatización de vuelo 3D
Automatización de vuelo para un sistema eólico aerotransportado: modelos no lineales, estimadores UKF, control retroalimentado y optimización de trayectoria 3D en línea.
Vuelos de generación autónoma con replanificación continua en línea.
NDA · anonimizado Aviónica · Soft SensorVariómetro — fusión de sensores para pilotos
Estimación de estado no lineal para un variómetro de parapente, fusionando datos de barómetro e IMU para velocidad vertical y energía total con baja latencia.
Visualización de energía en tiempo real con latencia inferior a un segundo.
Competencias demostradas en proyectos anteriores
Base teórica sólida unida a muchos años de práctica en I+D, desarrollando sistemas nuevos donde la solución no es evidente al inicio. Mensaje adaptado al público; claves transmitidas de forma compacta y motivadora.
APC y MPC
La regulación avanzada permite operar con eficiencia sistemas no lineales y fuertemente acoplados en un amplio rango de condiciones, bajo restricciones estrictas.
Estimación de estados
Combinar modelos con sensores disponibles para mejorar precisión, reducir sensores caros y estimar magnitudes no medibles.
Optimización y trayectorias
Planificación, logística y asignación de recursos a nivel planta; optimización de trayectorias de máquinas para aumentar throughput, disminuir desgaste y costes energéticos.
Mostrar más competencias
Modelado y simulación (gemelos digitales)
Evaluar ideas y estrategias sin tocar la producción. Estudios paramétricos y de sensibilidad, modelos para optimización y formación de operarios.
Simuladores de operador
Formación offline sin parar la planta: desde operaciones rutinarias hasta situaciones complejas y de seguridad.
Talleres y formación
Doctorado y cientos de charlas. Conocimiento clave explicado de forma clara para expertos, directivos y técnicos.
Herramientas y stack
Herramientas de referencia elegidas para cada caso. Integración fluida con su software y colaboración mediante control de versiones.
Publicaciones
Artículos revisados por pares, actas de congresos y tesis sobre Control Predictivo basado en Modelo, estimación de estados y criogenia en el CERN.
2024 Resumen industrial
Optimization of 3-D flight trajectory of variable trim kites for airborne wind energy production
arXiv:2403.00382
2018 Conferencia
Super-short Term Wind Speed Prediction based on Artificial Neural Networks for Wind Turbine Control Applications
IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society
2015 Conferencia
NMPC for superfluid helium cryogenics
5th IFAC Conference on Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), Seville. IFAC-PapersOnLine, 48(23), pp. 440-445
2015 Tesis
Non-linear Model Predictive Control for cooling strings of superconducting magnets using superfluid helium
PhD Thesis, University of Valladolid
Mostrar más publicaciones
2014 Conferencia
Non-linear moving horizon state estimation and control for the superfluid helium cryogenic circuit at the Large Hadron Collider
53rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC), pp. 3530-3535
2011 Conferencia
NMPC for stiff, distributed parameter system: Semi-Automatic Code Generation and optimality condition evaluation
18th International Conference on Process Control, Tatranská Lomnica, Slovakia
2011 Conferencia
Simulation Study on Application of Nonlinear Model Predictive Control to the Superfluid Helium Cryogenic Circuit at the Large Hadron Collider
18th IFAC World Congress, pp. 3647-3652
2010 Conferencia
Nonlinear Model Predictive Control for the Superfluid Helium Cryogenic Circuit of the Large Hadron Collider
19th IEEE International Conference on Control Applications (CCA), Yokohama, Japan, pp. 1654-1659
2008 Informe
First principles modeling of the Large Hadron Collider's (LHC) Superfluid Helium Cryogenic Circuit
Technical Report, CERN
2007 Tesis
Modeling and control of the String2 LHC Prototype at CERN
MSc Thesis (Joint: Univ. Valladolid, ENSIEG Grenoble, Univ. Karlsruhe, Politechnika Gdańska)
¿Escribiendo un artículo?
Cite nuestro trabajo con entradas BibTeX correctamente formateadas.
Productos
Herramienta de ajuste de bombas VFD
Asistente web guiado para la configuración completa del variador en sistemas de presión de agua. Introduzca unas pocas mediciones in situ — la herramienta calcula los 30+ parámetros del VFD adaptados a su instalación. Cubre ajuste PID, escalado de entradas analógicas, umbrales de reposo/activación e identificación del motor. Gratuita, online, compatible con móvil.
Sus beneficios
Resultados concretos
- Mayor throughput y ciclos más rápidos con la misma calidad
- Menor coste de energía, combustible y materias primas; reducción de residuos y emisiones
- Procesos más estables ante perturbaciones, variaciones de entrada e incertidumbre del modelo
- Menor desgaste de componentes, fatiga de actuadores y costes de mantenimiento
- Operación óptima en coste — ajuste en tiempo real a precios energéticos, demanda y señales de mercado
- Automatización con seguridad garantizada — límites de fuerza, distancias de obstáculos y colisiones por diseño
- Puestas en marcha más rápidas y tiempos de ensayo más cortos
- Decisiones transparentes y auditables mediante datos, modelos y simulación
- Menor dependencia de especialistas escasos — la automatización avanzada gestiona tareas complejas las 24 horas sin requerir operadores expertos en cada turno
Service
Toolchains de despliegue para automatización escalable
Cuando la lógica de control compleja debe adaptarse y desplegarse en muchas variantes de máquina o instalaciones, reconstruirla manualmente es el cuello de botella. Construyo toolchains de ingeniería que transforman configuraciones estructuradas en artefactos desplegables: ajustes de controlador, código PLC, objetos HMI, pruebas, listas de verificación de comisionado y documentación — de forma consistente, con menos errores, más rápido.
La toolchain genera:
- Configuración del controlador y juegos de parámetros
- Esqueletos de código PLC y paquetes de despliegue
- Objetos HMI, estructuras de alarmas, mapeos I/O
- Pruebas, recursos de simulación, listas de comisionado
- Documentación para operadores e ingenieros
Buena opción cuando:
El mismo patrón de ingeniería se repite en los proyectos; el comisionado es lento o propenso a errores; el conocimiento está concentrado en pocos expertos; la calidad varía entre instalaciones o variantes de máquina.
"Primero estabiliza la lógica de ingeniería — luego industrialízala."
Hablar sobre su flujo de trabajo de ingenieríaCalcule su ahorro potencial
Vea cuánto podría ahorrar con Control Avanzado de Procesos.
Introduzca sus parámetros
Ahorro anual potencial
Reducción energética €75,000 10-15%
Reducción de residuos €40,000 15-25%
Aumento de producción €100,000 3-8%
Reducción de paradas €20,000 15-25%
Ahorro anual total €235,000
Amortización típica: 6-18 meses
Solicitar un estudio de viabilidad personalizado
Respondemos con un análisis personalizado en 2 días hábiles.
Rangos basados en implementaciones industriales publicadas (acero, cemento, HVAC). Los resultados varían según el proceso. Ver casos de estudio con fuentes →
Envíe sus datos de historian para una estimación rápida (NDA disponible) Firmamos NDAs antes de recibir cualquier dato.
Diagnóstico de proceso gratuito (1 página)
Envíenos una semana de datos del historian y le devolveremos un informe de diagnóstico de 1 página: identificación de cuellos de botella, salud de los lazos de control y una estimación realista de mejora — sin coste y sin compromiso.
NDA firmado antes del intercambio de datos. Resultados en 5 días hábiles.
Sectores
Resultados concretos en fabricación, industria de procesos, energía, robótica, logística y construcción de maquinaria.
Sistemas de parapente y cometa
Estimación del estado de vuelo y control en lazo cerrado para parapentes y sistemas de cometa — diseño de observadores, aumentación de estabilidad y guiado autónomo, con más de 1.000 horas reales de vuelo en parapente.
Fabricación y CNC
Reducir tiempos de ciclo y aumentar el throughput en mecanizado CNC, fresado robótico y líneas de montaje. La compensación de error de contorno, la optimización de velocidad de avance y la predicción de deflexión reducen el rechazo y elevan la calidad.
Industria de procesos
Gestionar procesos batch y continuos no lineales — química, farmacia, cemento, acero y alimentación. Cuando grandes perturbaciones, operación cercana a restricciones o errores de modelo provocan operación antieconómica durante transitorios — invalidando los setpoints del RTO — el MPC económico integra el objetivo económico directamente en el bucle de retroalimentación.
Energía, edificios y agricultura
Maximizar el rendimiento de energía renovable, despachar baterías para arbitraje de precios, recortar la energía de climatización en edificios un 17 %+ y minimizar el coste de calefacción en invernaderos — con precios y previsiones meteorológicas en el controlador.
Mostrar más sectores
Fabricantes de maquinaria
Integrar optimización de trayectorias y control basado en modelo para aumentar la precisión, reducir el desgaste y el consumo energético — con solvers embebidos que cumplen presupuestos de tiempo real estrictos en PLCs estándar.
Robótica y sistemas autónomos
Controlar robots colaborativos según límites de fuerza ISO 15066, planificar movimientos libres de colisiones para manipulación y montaje, y operar robots bípedos, cuadrúpedos o de ruedas en entornos no estructurados — cumplimiento de restricciones garantizado.
Logística e intralogística
Optimizar rutas y perfiles de velocidad de AGVs en almacenes, reducir oscilaciones de grúas, sincronizar flotas de múltiples robots y replanificar trayectorias en tiempo real bajo incertidumbre. MPC sustituye perfiles de velocidad fija conservadores.
Aeroespacial, UAV y marina
Guiado y control para drones, enjambres de UAVs, vehículos submarinos y barcos — desde trayectorias tiempo-óptimas hasta posicionamiento dinámico y control de actitud tolerante a fallos bajo saturación de actuadores.
Accionamientos eléctricos y electrónica de potencia
Control predictivo de par y corriente para variadores de frecuencia, motores de reluctancia conmutada y de imán permanente. Reducir el rizado de par, prolongar la vida útil y cumplir los requisitos de fault ride-through en turbomaquinaria, oil & gas e industria.
Mantenimiento predictivo
Detectar desgaste de rodamientos, degradación de engranajes y filtros obstruidos a partir de datos en tiempo real — antes del fallo. A menudo tan simple como un micrófono y un procesado de señal adecuado.
¿Listo para mejorar su proceso?
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Cómo trabajamos (en 4 pasos)
1
Auditoría y diagnóstico:
Clarificar datos, objetivos y restricciones; identificar quick wins.
2
Simulación y concepto:
Gemelos digitales, primeros MPC/estimadores; demostrar potencial.
3
Piloto y pruebas:
Proof-of-concept en proceso/máquina, ajustar parámetros.
4
Escalado y operación:
Implementación industry-grade, formación, ajuste y soporte.
Ágil en sprints de 2 semanas, con entregables claros y utilizables tras cada sprint.
Servicios
Cuatro modalidades de colaboración, calidad alta y estándares profesionales. Remoto o in situ.
Consultoría
Detectar cuellos de botella y oportunidades con análisis de datos, observación en línea y entrevistas. De las conclusiones a business cases y hoja de ruta accionable.
Desarrollo de software
20 años de experiencia en el ciclo completo: requisitos, arquitectura, implementación, pruebas, despliegue y documentación, en PC, sistemas industriales, SCADA y embebidos.
Formación y Coaching
Cientos de ponencias en cinco idiomas. Formación de operarios con gemelos digitales y formación de ingenieros en control avanzado, estimación y optimización; mentoring de equipos.
Servicios de RR. HH.
Aportar el saber técnico para evaluar candidatos y aprovechar una red amplia para encontrar a las personas idóneas.
Enfoque adaptado a pymes
A medida + estándares
Soluciones específicas donde aportan valor y herramientas estándar donde rinden al máximo.
Flexible y rápido
Tiempos de respuesta cortos y entregables pragmáticos para mantener el impulso.
Compromiso a largo plazo
Mantenimiento, ajuste, soporte y transferencia de conocimiento para resultados duraderos.
Hands-on
Análisis de datos y talleres con operarios y dirección para descubrir los problemas reales.
Mostrar más
Basado en modelos
Simulación y optimización para ahorrar tiempo experimental y reducir riesgos en desarrollo y puesta en marcha.
Gestión de riesgos
Equilibrar cuidadosamente riesgos y beneficios; avances mediante pruebas controladas de nuevos ajustes.
Desarrollo ágil
Sprints de 2 semanas con resultados utilizables; adaptación rápida a requisitos y a los resultados de las pruebas.
Teoría profunda aplicada
Matemáticas, física, informática, automática y optimización aplicadas a problemas reales.
Desarrollo práctico de modelos
Modelos lo más simples posible — geometría y física básica para el diseño de control lineal, extensiones no lineales mínimas solo cuando la simulación lo exige. La complejidad la justifica el problema de control, no se asume.
Oferta para Startups: Soporte Senior en Control y Autonomía
Paquetes de trabajo compactos y con alcance claro (5–10 días) o acompañamiento ligero — para que mantengáis el desarrollo in-house, protejáis vuestra IP y evitéis dependencias externas.
Para startups que necesitan llevar sistemas dinámicos complejos a la realidad: drones/robótica, aeroespacial, máquinas móviles, energy-tech, automatización industrial. (Remote-first, presencial puntual posible.)
Mini paquetes de implementación (5–10 días)
Prototipo de estimador/controlador, harness de simulación o test (SIL/HIL), refactorización de un módulo crítico, diseño de experimentos + días de test en campo + informe.
Sparring Partner Técnico
Revisión semanal o quincenal de 60–90 min mientras vuestro equipo implementa. Foco en arquitectura, concepto de control, robustez, diseño de tests y análisis de logs. Notas escritas con decisiones, riesgos y próximos pasos.
Gate Reviews (basadas en hitos)
3–5 gates definidos conjuntamente (p. ej. "antes del primer field test", "tras closed-loop estable", "antes de escalar"). Por gate: review + findings escritos + recomendación Go/No-Go + registro de riesgos.
Enablement / Formación
1–2 workshops remotos a medida: arquitecturas de control, integración de sensores/IMU, diseño de tests, definición de KPIs, workflow de tuning. Entregables: material de formación + playbook.
NDA estándar. Vosotros conserváis la propiedad de la IP y el control del desarrollo. Sin licencias ocultas. Facturación transparente como precio de paquete o tarifa diaria. Entrega siempre documentada para que vuestro equipo pueda continuar de forma autónoma.
📅 Reservar una llamada de 20 min
Objetivo, restricciones, estado, riesgos — y después una propuesta concreta.
Paquetes iniciales
Ejecución ágil en sprints de 2 semanas, con entregables claros tras cada sprint.
Diagnóstico y análisis
Comprender problema, datos y objetivos; identificar quick wins y una ruta realista.
Entregables: informe de análisis + breve propuesta técnica.
EmpezarEstudio de simulación
Recrear el sistema en simulación, primeros modelos/estimadores y evaluación realista del potencial.
Entregables: informe del estudio + borrador del plan de pruebas de prueba de concepto.
Más informaciónPrueba de concepto experimental
Llevar la simulación al mundo real, pruebas controladas, ajuste y validación en sitio.
Entregables: plan de pruebas + informe en sitio + ajustes.
Más informaciónHerramientas para usuarios
Asistentes de ingeniería o formación de operarios basados en modelos, diseñados para no expertos.
Entregables: prototipo funcional + guía breve.
Ver más paquetes
Desarrollo «industry-grade»
Industrialización con documentación, seguridad y calidad: listo para escalar.
Entregables: código y documentación conforme a los estándares acordados.
Puesta en marcha
Despliegue en máquina o proceso. Formación de operarios, pruebas extensas y documentación final.
Entregables: informe de puesta en marcha, materiales de formación, SOP.
Soporte
Mantenimiento, tuning, adaptaciones y transferencia de conocimiento — puntual o continuo.
Entregables: actualizaciones por sprint y notas de mejora.
Paquete a demanda
Definido conjuntamente según sus necesidades y restricciones.
Entregables: resultados por sprint y documentación acordada.
Modelos de cooperación y precios
A continuación encontrará modelos de cooperación típicos, tal como son prácticos en el sector técnico PYME (ingeniería/desarrollo/entorno de planta). Las tarifas diarias indicadas son precios iniciales ("desde") netos más IVA y se precisarán en la oferta según el contexto específico del proyecto.
1
Modelo 1 — Fase de desarrollo inicial: Full-time in situ (Ramp-up)
Propósito: Máximo progreso en poco tiempo (kick-off, acceso al sistema, iteraciones rápidas, pruebas/integración in situ).
Modo: Tiempo completo, 5 días/semana in situ.
desde 990 €/día
2
Modelo 2 — Híbrido Full-time: mayormente remoto + semanas programadas in situ
Propósito: Alta velocidad con menor presencia in situ; presencia regular y planificable para revisiones, pruebas y aceptaciones.
Modo: ~80% remoto, 1 semana in situ cada 5 semanas (tiempo completo in situ).
desde 790 €/día
3
Modelo 3 — Soporte a largo plazo a tiempo parcial: responsabilidad temática y mejora continua
Propósito: Ownership sostenible sin headcount a tiempo completo; estabilización, mejora continua, transferencia de conocimiento.
Modo: 20 hrs/semana, ~80% remoto, 1 semana completa in situ cada 10 semanas (para revisiones, pruebas, integración).
desde 490 €/día
4
Precio fijo / Pago por hitos (lógica de contrato de obra)
Adecuado para: Entregables claramente definidos con aceptación definida (ej., paquete de análisis, auditoría de modelo, concepto MPC, prototipo, módulo de optimización).
Facturación: Precio fijo por hito/paquete; aceptación basada en criterios claros.
Mostrar más modelos de cooperación
Métodos de trabajo ágiles y ciclos de entrega (estándar)
Independientemente del modelo de facturación, el desarrollo es ágil:
- Ciclo de 2 semanas con entrega de resultados (demo/revisión + próximas prioridades)
- Progreso transparente (backlog, objetivos de sprint, seguimiento de KPI según necesidad)
- Feedback temprano para reducción de riesgos (tecnología, integración, aceptación)
Modelos adicionales (opcional, según alcance)
Retainer / Contingente de servicio (opcionalmente con tiempos de respuesta)
Adecuado para: Capacidad planificable, revisiones regulares, soporte rápido ("keep-the-lights-on" + mejoras menores).
Facturación: Contingente mensual (ej., X días/mes), opcionalmente con tiempos de respuesta definidos.
Sprint de scoping (Taller → Oferta fiable)
Propósito: Clarificar alcance rápidamente, hacer visibles riesgos/dependencias.
Resultado: Imagen objetivo de KPI, límites del sistema, lista de datos/interfaces, plan de integración, estimación de esfuerzo y modelo de oferta (T&M o hitos).
Build–Operate–Transfer (Construcción → Operación → Traspaso)
Propósito: Inicio externo rápido, luego anclaje interno.
Servicio: Construcción, estabilización, transferencia de conocimiento, opcionalmente soporte de reclutamiento (perfil de rol, apoyo en entrevistas) y onboarding estructurado del propietario interno.
Comparación rápida de costes (FTE interno vs. externo)
Un FTE interno con un salario bruto de 100.000 € cuesta a la empresa (aproximadamente) unos ~720 € por día productivo.
Ejemplo de cálculo FTE interno:
- Costes del empleador (simplificado): ~120.000 €/año (salario + contribuciones del empleador)
- + overhead conservador (IT/puesto de trabajo/gestión/RRHH, herramientas, etc.): +20% ⇒ ~144.000 €/año
- Días productivos (ej.): ~200 días/año (días laborables menos vacaciones/bajas/formación/otras ausencias)
→ Coste interno total por día productivo: 144.000 / 200 = ~720 €/día
Factores de precio (por qué los precios "desde" tienen sentido)
Las condiciones específicas típicamente dependen de:
- Geografía y viajes: Desplazamiento, alojamiento, gastos
- Urgencia / disponibilidad: Inicio express, situaciones de parada, ventanas de fin de semana
- Previsibilidad y duración: Contingentes/largo plazo permiten mejores condiciones
- Proporción in situ y ritmo: Planificable vs. ad-hoc
- Complejidad y criticidad: Riesgo de producción, restricciones de seguridad/calidad, puesta en marcha
- Claridad del alcance: Entregables claramente definidos vs. preguntas abiertas de I+D
- Herramientas y compliance: Accesos, situación de datos, requisitos IT/OT, alcance de documentación
- Tiempos de respuesta / SLA: Tiempos de respuesta acordados
- Acuerdos de IP/derechos: Licencia, código fuente, exclusividad
Componentes contractuales y de compliance (típicos)
- NDA (confidencialidad) según necesidad
- DPA (Art. 28 RGPD), si se procesan datos personales
- Acuerdos claros sobre aceptación, solicitudes de cambio, plazos de pago, gastos de viaje, marco de responsabilidad (específico del proyecto)
Opciones de IP, licencias y exclusividad (bajo petición)
Según el proyecto, la cooperación también puede estructurarse como Solution-on-Demand:
- Entrega de una solución lista para usar (ej., módulo de software/componente de algoritmo/toolchain).
- Distinción típica entre resultados específicos del cliente (para el cliente) e IP genérica reutilizable (metodología, bibliotecas, bloques de construcción).
- Opcional: modelo de licencia/derechos de uso (ej., por sitio/planta/módulo o licencia empresarial) incl. mantenimiento/actualizaciones vía retainer.
Protección opcional del cliente (restricción de competidores):
Se puede acordar que no venderemos ni licenciaremos la solución desarrollada a competidores directos del cliente (ej., como exclusividad de industria/competidor por un período y/o mercado definido), con alcance y límites a definir precisamente por contrato.
Conclusión
Los modelos anteriores son estándares probados — también son posibles estructuras individuales. Ya sea tarifa diaria, hitos, retainer, modelo de licencia o exclusividad: Diseñamos la cooperación para que se ajuste al alcance, riesgo, presupuesto y su proceso de compras/compliance.
Las posibilidades de cooperación son prácticamente ilimitadas – encontraremos un camino limpio y justo.
Nota: Esta página es solo para información general y no constituye asesoramiento legal. Los términos específicos se regulan de forma vinculante en la oferta y contrato correspondientes.
Evaluación de preparación APC
Responda 5 preguntas rápidas para evaluar si su proceso está listo para APC.
¿Cómo describiría la recopilación de datos de su proceso actual?
¿Qué tan estable es su operación de proceso actual?
¿Cuál es la madurez de control de su proceso?
¿Qué tan claros son sus objetivos de optimización?
¿Cuál es la capacidad de su equipo para nueva tecnología?
¡Excelente preparación para APC!
Su proceso muestra fuerte potencial para Control Avanzado.
Su puntuación de preparación: 0 /15
Blog
Breve y claro: notas prácticas sobre control, optimización y digitalización.
From Tribal Knowledge to Scalable Automation: Why Deployment Toolchains Are the Real Productivity Unlock
Many manufacturers don't lose time because the control algorithm is too hard. They lose time because the path from expert knowledge to deployed engineering is too manual. Deployment toolchains fix that — and Siemens, Beckhoff, Rockwell, and MathWorks are already proving it.
Neural Networks in Industrial Control: How Many Are Actually Running?
The AI revolution is real — but how many neural networks are actually running industrial control loops? Analysis of 672 studies, 148 real-world implementations, and 10 confirmed production deployments reveals the gap between hype and hardware.
Something Happened to APC in August 2025
Google Trends shows a 5–10× synchronized jump in searches for advanced process control, digital twin, and soft sensor in August 2025. Here is the timeline that explains it.
MPC in 5 Minutes
Why predictive control delivers robust quality.
5 Signs Your Control Loops Are Costing You Money
Most process plants quietly lose 5–15% of throughput and energy efficiency through poorly tuned loops. Here are the five symptoms to look for — and what each one costs.
Soft Sensor vs. Hard Sensor: When to Use Which
A practical decision framework for choosing between physical analyzers and model-based virtual sensors — with cost ranges, lag times, and the hybrid approach most plants miss.
How to Decide if APC Is Worth It: A 15-Minute Self-Assessment
Before spending on a consultant or a commercial APC platform, run through this checklist. It identifies whether your process has the prerequisites for advanced control.
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Control Avanzado de Procesos y nuestra colaboración.
¿Qué es el Control Predictivo basado en Modelo (MPC)?
MPC es una estrategia de control avanzado que utiliza un modelo matemático del proceso para predecir comportamientos futuros y optimizar las acciones de control. Destaca en sistemas multivariables con restricciones.
¿Cuánto tarda una implementación de APC?
Los plazos varían según el alcance. Una fase de diagnóstico suele durar 2-4 semanas. Una prueba de concepto completa puede completarse en 2-3 meses. Trabajamos en sprints ágiles de 2 semanas.
¿Qué ROI puede esperar?
Implementaciones de referencia publicadas reportan: ~17% de reducción de energía primaria en edificios (ETH Zurich / Siemens, IEEE TCST 2016), variabilidad de temperatura reducida a la mitad en hornos de cemento (Holcim / ABB, 2008) y piezas fuera de especificación del 59% al 12% en hornos de recalentamiento de acero (Dillinger, 2011). Amortización típica: 6–18 meses. Cada proceso es diferente — una llamada de 30 minutos permite estimar el potencial realista para su sistema.
¿Trabaja en remoto o presencialmente?
Ambos. Muchas fases pueden hacerse en remoto: análisis de datos, desarrollo de modelos, simulación. La presencia en planta es valiosa para puesta en marcha, formación de operarios y diagnóstico inicial.
¿Con qué industrias trabaja?
Industria de procesos (química, farmacéutica, alimentaria), fabricación, constructores de maquinaria y generación de energía.
¿Puede firmar un NDA antes de compartir datos?
Sí — un NDA mutuo es práctica estándar. Lo firmamos antes de compartir cualquier dato o detalle del proceso. También trabajamos en entornos con control de exportaciones.
¿Qué pasa si el proyecto no entrega los resultados esperados?
Estructuramos cada compromiso en fases con entregables claros y puntos de salida. Si una fase demuestra que el beneficio esperado no es alcanzable, lo comunicamos — y paramos — en lugar de continuar facturando. Un proof-of-concept fallido temprano es mucho más barato que un despliegue fallido tardío.
¿Puede trabajar con nuestro SCADA / DCS / ERP existente?
Sí. Trabajamos en la capa de datos — si su historian o infraestructura de datos exporta formatos estándar (OPC-UA, CSV, REST), podemos trabajar con él independientemente del proveedor de DCS o SCADA. La integración a nivel de PLC requiere colaboración con su equipo de automatización o el proveedor.
¿Quién posee la propiedad intelectual y el código desarrollado?
El código y los modelos desarrollados siguen siendo propiedad intelectual de Dr. Noga. El cliente recibe una licencia de uso perpetua incluida en el precio de desarrollo. Las licencias exclusivas y los acuerdos de no competencia (NCA) son posibles y negociables. Los detalles se establecen en el contrato.
¿Trabaja solo o con un equipo?
Principalmente solo — lo que significa atención a nivel senior en cada tarea, sin transferencias a juniors y sin gastos de gestión de cuentas. Para proyectos que requieran capacidad adicional, dispongo de una red de ingenieros especializados de confianza.
¿Más preguntas?
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Checklist de preparación para APC
Evalúe si su proceso está listo para el Control Avanzado. Una guía práctica con 15 preguntas clave.
- Evalúe su infraestructura de datos
- Identifique oportunidades rápidas
- Entienda los recursos necesarios
Evento en vivo
Webinar gratuito: Introducción a APC
Aprenda cómo el Control Avanzado puede transformar sus operaciones
- ¿Qué es APC y cuándo tiene sentido?
- Casos reales y ejemplos de ROI
- Cómo evaluar la preparación para APC
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Credenciales verificadas
Extractos verificables de certificados de trabajo y cartas de recomendación — documentando experiencia práctica en optimización, control predictivo basado en modelos y estimación de estados.
Nota: Los nombres de las empresas sirven para contextualizar posiciones anteriores y no representan avales de clientes.
Tareas documentadas (extractos textuales)
Evaluación de desempeño (muy bueno)