Detección automática de activos eléctricos con IA de aprendizaje continuo
El registro manual de cada activo frenaba el inventario. La IA asumió esa etapa: menos mano de obra, entrega más rápida.
AntesIA
Arrastre el control: nueve activos detectados en una sola foto, del transformador al alumbrado público.
Del registro manual a la IA
Inventario para la revisión tarifaria (ANEEL, el regulador eléctrico de Brasil) de una de las mayores distribuidoras del estado de Río de Janeiro, ejecutado por Intellissis.
Antes
Registro manual
2 añosen el proceso manual
- Abrir cada una de millones de fotos de campo
- Identificar postes, transformadores, redes, seccionadores y placas
- Digitarlo todo en el sistema
- Consumía la mayor parte de la mano de obra y marcaba el plazo
Después
Registro con IA
4 mesesde ejecución
- La IA detecta los activos en cada foto
- Lee la placa y extrae los datos (OCR)
- El operador solo valida o corrige
- Cada corrección hace el modelo más preciso
La solución: Sistema + Método + Herramienta
Sistema: aprendizaje continuo
La corrección del operador reentrena el modelo, y el más preciso pasa a producción solo.
Método: de punta a punta
De la recolección a la producción, en un flujo replicable y auditable.
Herramienta: integración real
API REST y SDK .NET/C# en los sistemas Windows de Intellissis, sin migrar infraestructura.
Cómo aprende el modelo, etapa por etapa
- Indexación del acervo de fotos
- Anotación asistida
- Entrenamiento auditable
- Promoción automática del mejor modelo a producción
- Retorno continuo de la operación al modelo
El equipo de registro comenzó a usar IA sin percibir que trabajaba con machine learning.
La IA en acción
Arrastre cada imagen: foto original a la izquierda, detección a la derecha.
AntesIA
Red de media y baja tensión con transformador.
AntesIA
Poste de hormigón y alumbrado público.
AntesIA
Infraestructura urbana con múltiples activos.
AntesIA
Red compacta (spacer), variación de infraestructura urbana.
AntesIA
Clase rara: interruptor de media tensión y placa de identificación.
Las 17 clases, desde postes y transformadores hasta religadores y concentradores.
17 clases y lectura de placas (OCR)
De la placa, el sistema extrae potencia, fabricante y número de patrimonio.
AntesOCR
Placa "ROMAGNOLI" leída por el sistema.
Dónde ha operado el sistema
Cada punto es un poste procesado: zonas urbanas, rurales y de protección ambiental del estado de Río de Janeiro.
En números
Bases de producción, junio de 2026.
Más allá de la IA: gestión y sistema de la calidad en Intellissis
Ago/2025 a jun/2026, conforme a la ABNT NBR ISO 9001:2015. Entregas descritas en el certificado de capacidad técnica de Intellissis, del 03/09/2026.
Gestión
- Gestión empresarial
- Gestión estratégica
- Gestión operativa
Sistema de la calidad, desde cero
- Diagnóstico organizacional
- Mapeo de los procesos
- Comité de la calidad
- Manuales, políticas, procedimientos y formularios
- Primera revisión por la dirección
Producción
- Distribución en planta por etapa del flujo
- 5S
- Planificación y control de la producción, con metas y paneles
- Indicadores de los contratos medidos de forma auditable, por primera vez
Tecnologías utilizadas
Tráiganos su desafío.
Nosotros pensamos cómo resolverlo.
Aquí el cuello de botella era mirar fotos; en el suyo puede ser leer documentos, revisar hojas de cálculo o programar un equipo. La tecnología cambia, el método no.
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