Inteligencia de riesgo de incendios forestales
Nuestra avanzada plataforma de Análisis y Gestión del Riesgo de Incendios Forestales (AWRAM) permite evaluar integralmente las mitigaciones actuales y recomendar estrategias óptimas de gestión futura.
ATS / Sectores
Sistemas energéticos
Ayudamos a nuestros clientes a extraer información de sus datos
Explorar casos de estudio
Ayudamos a nuestros clientes a tomar decisiones de alta calidad basadas en datos, con capacidades de primer nivel en ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis de riesgos.
Decisiones informadas
Análisis probabilístico de riesgos de una subestación
Las subestaciones y los circuitos son esenciales para la red eléctrica. Combinan interruptores de potencia, relés, seccionadores, barras, torres, postes y conductores en sistemas muy complejos. Muchas organizaciones los gestionan de forma reactiva o según un calendario preestablecido. ATS ayuda a desarrollar modelos de activos más inteligentes para una gestión predictiva que reduzca los riesgos de falla antes de que ocurran.
Modelo Estocástico de Impacto de Incendios Forestales (SWIM)
SWIM es una herramienta avanzada de modelado de incendios forestales que utiliza simulaciones estocásticas inspiradas en epidemias para predecir su posible propagación en el territorio a partir de condiciones ambientales reales.
Análisis de riesgos
Nuestra plataforma de Análisis Probabilístico de Riesgos basado en Inteligencia Artificial (AI-PRA) optimiza la gestión de activos de sistemas complejos y minimiza los costos de riesgo del sistema.
Casos de estudio
Descubrir el potencial de ATS
Caso de estudio 1
Análisis probabilístico de riesgos de una subestación
Caso de estudio 2
Gestión predictiva de activos
