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IA industrial · Deep tech

Construyendo sistemas agénticospara la industria del futuro.

Aesthon Labs es una empresa de IA industrial y deep tech. Construimos IA agéntica para manufactura, petróleo y gas, y energía y servicios públicos: agentes anclados en los sistemas que ya opera, con barreras de control, evaluados y auditables, todos sobre un mismo núcleo reutilizable.

Desplazar

Programas de los que somos miembros.

  • Miembro del Programa NVIDIA Inception
  • Miembro de Microsoft for Startups
  • Miembro de AWS Activate
  • Miembro del ecosistema de startups de Digital Penang

01 · La prueba

Dos productos, un mismo núcleo debajo.

Featherline y Cavity empezaron cada uno como el problema de un solo fabricante. Ambos están construidos sobre el núcleo de agentes que llevamos a cada proyecto, así que un nuevo despliegue parte de tecnología que ya funciona, no de una hoja en blanco.

Ingeniero de procesos en un escritorio de pie revisando cuadros de mando de producción en vivo, tras un cristal con vistas a una línea de montaje robotizada de automoción

01Piso de planta · Capa de decisión

Aesthon Featherline

La capa de decisión para el piso de planta. Lee el MES o MOM que ya opera y asume las revisiones de OEE, las búsquedas de causa raíz y las acciones correctivas que los ingenieros hacen a mano.

Un soporte de aluminio mecanizado encajado en un inserto de protección moldeado, dentro de una caja de envío abierta sobre un banco de taller

02Ingeniería · Diseño de embalaje

Aesthon Cavity

Diseño automatizado de embalaje de protección. Entran una pieza y una caja, sale un inserto CAD listo para usar. El mismo resultado siempre, íntegramente dentro de su red.

02 · Cómo trabajamos

Cuatro pasos desde un problema en la planta hasta un agente en producción.

No partimos de una hoja en blanco, ni le entregamos una plataforma y le deseamos suerte. Cada proyecto recorre los mismos cuatro pasos sobre el mismo núcleo probado.

  1. Paso 0101 / 04

    Entender

    Recorremos la planta antes de escribir una línea.

    Nos sentamos con quien hace el trabajo: el turno, las exportaciones, la hoja de cálculo, la reunión que no le gusta a nadie. Volvemos con los dos o tres problemas que merecen un agente, y le decimos cuáles no lo merecen.

    • Sin código
    • Su equipo, su planta
  2. Paso 0202 / 04

    Diseñar

    Diseñamos la infraestructura, no solo el prompt.

    De dónde vienen los datos, qué sistemas puede tocar el agente, qué puede hacer sin supervisión, qué exige un humano, cómo se evalúa y dónde se ejecuta. Usted se queda con una arquitectura que sus equipos de IT y de auditoría pueden leer.

    • Contratos de datos
    • Barreras de control
    • Topología de despliegue
  3. Paso 0303 / 04

    Construir

    Configuramos nuestro núcleo, no lo reinventamos.

    La mayor parte del agente ya existe antes de que lleguemos: nuestros conectores, la biblioteca de herramientas, el motor de barreras de control y el banco de evaluación, los mismos en cada despliegue. Lo que añadimos es la capa ligera que es suya: sus SOPs, sus KPIs, su cadena de aprobación. Se prueba contra sus incidentes reales antes de la puesta en marcha.

    • Núcleo reutilizable
    • Configuración ligera
    • Sus evaluaciones
  4. Paso 0404 / 04

    Operar

    Seguimos con usted después de la puesta en marcha.

    Los agentes derivan cuando la planta cambia. Supervisamos lo que entregamos, mantenemos la suite de evaluación en verde, ajustamos cuando su proceso se mueve y ampliamos la autonomía solo cuando los números dicen que se la ha ganado.

    • Supervisión
    • Deriva
    • Autonomía ganada

Construimos agentes para

  • Recuperación de OEE
  • Búsqueda de causa raíz
  • Mantenimiento predictivo
  • Triaje de alarmas
  • Salud de activos
  • Relevos de turno
  • Inteligencia de calidad
  • Playbooks de cambio de formato
  • Riesgo en partes de entrada
  • Recuperación de OTIF
  • Causa raíz de garantías
  • Scorecards de OEM
  • Respuestas a RFQ

Soluciones

Dónde los agentes se ganan el sueldo.

Catorce flujos de trabajo con agentes que ya hemos diseñado y construido, agrupados por la función que siente el dolor. El suyo puede no estar en esta lista. Para eso está la primera conversación.

Ver todas las soluciones

Para quién construimos

Hecho para industrias que no pueden permitirse parar.

Empezamos en la manufactura. Petróleo y gas, y energía y servicios públicos, funcionan con el mismo tipo de datos, se juegan lo mismo y sufren la misma escasez de ingenieros.

Si es físico y no puede parar, el problema tiene la misma forma

Explorar industrias

Por qué ahora

La tecnología dejó de ser la razón.

Los datos ya se están recogiendo y los modelos ya son lo bastante buenos. Lo que todavía se sostiene a base de gente que se queda hasta tarde es el trabajo que hay entre una señal y una decisión.

8h

por ingeniero por semana se pierden preparando datos y buscando causa raíz

4días

demora típica desde una anomalía en línea hasta una acción correctiva documentada

68%

del conocimiento de planta atrapado en presentaciones y Excel, no en flujos que actúan

· Hable con nosotros

Tráiganos el problema que nadie quiere asumir.

Treinta minutos con las personas que lo construirían de verdad. Le diremos si un agente es la respuesta correcta, y cuando no lo sea, también se lo diremos. Sin presentación.