Condor Hub es la plataforma Industrial DataOps que integra datos, contexto e inteligencia para capturar, visualizar, anticipar e interpretar tu operación en tiempo real.
Conectividad · Visualización · Analítica Predictiva · Inteligencia Asistida
Una arquitectura modular que va desde la adquisición de datos en planta hasta la optimización continua de la operación.
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Combina Machine Learning, conocimiento operacional y reglas de ingeniería para transformar los datos de planta en inteligencia accionable. Genera valor desde el día uno, sin necesidad de datos etiquetados de fallas.
Operación normal. Sin alertas.
Alerta preventiva. Planificar inspección.
Probabilidad alta de falla. Acción de mantenimiento recomendada.
Cada pieza resuelve una parte del recorrido del dato. Combinalas según lo que tu operación necesite.
La capa de integración del ecosistema. Adquiere, contextualiza, procesa y distribuye datos de activos industriales y sistemas corporativos, en tiempo real y en el borde.
Consolida la información de uno o múltiples Condor Edge y la transforma en dashboards, alarmas, indicadores y herramientas de gestión operacional, desde una única interfaz.
Motor de analítica predictiva que combina Machine Learning, conocimiento operacional y reglas de ingeniería. Genera un risk score unificado 0-100 por activo, explicable y accionable, desde el día uno.
La próxima evolución del ecosistema: un asistente con IA generativa que no solo muestra información, la interpreta, explica y ayuda a tomar decisiones más rápidas y fundamentadas.
En desarrollo. Disponibilidad estimada durante 2026.
Respaldado por SCD Servicios Informáticos, una empresa nacional con más de 30 años resolviendo problemas tecnológicos reales.
Tres décadas de experiencia técnica respaldando cada proyecto.
Soporte local, cercano y en tu idioma. Sin intermediarios ni demoras de soporte offshore.
Sin licencias upfront de alto costo y con una estructura más accesible y flexible frente a soluciones tradicionales.
Rapidez para llevar adelante proyectos y soluciones armadas a la medida de cada cliente.
Incorporás complejidad y costo solo cuando el volumen de modelos y la escala operativa lo justifican. Cada etapa tiene criterios claros para pasar a la siguiente.
1 equipo crítico, 1 modelo de anomalías. Demostrar valor antes de escalar.
3–5 equipos, varios modelos. Versionado y tracking de experimentos.
+10 equipos. Pipelines MLOps con reentrenamiento automático.
Modelos en cloud, inferencia distribuida, asistente inteligente.
Material técnico-comercial para conocer en profundidad cada componente del ecosistema.
Visión general del ecosistema completo: las cuatro capacidades, modelo de adopción y propuesta de valor.
DescargarArquitectura, pipeline predictivo, motor de ML, scoring de riesgo, explicabilidad y resiliencia.
DescargarHardware, protocolos, conectividad, store-and-forward, dashboards locales e integración.
DescargarTe ayudamos a encontrar el punto de partida ideal — desde una POC acotada hasta el ecosistema completo.