Conocimiento
Lo que la planta sabe, con su fuente: procedimientos, matrices, lecciones aprendidas y el historial de cada caso. Cada respuesta cita de dónde salió, para que se pueda comprobar.
SLOV AI
Conocimiento con fuente, agentes por área que se hablan entre sí y automatizaciones que avisan antes de que algo venza. Proponen; una persona de tu equipo aprueba.
Lo que entrega el agente, tal como lo produce
De la pregunta a la decisión
SLOV AI trabaja sobre los registros que tu planta ya guarda. Cada agente se construye sobre los procesos de tu planta, con tu equipo. Aprende de tu planta, no de internet. Propone, y la decisión es de una persona.
Así es hoy
Se busca en carpetas, se investiga dos veces el mismo problema y cada quien redacta desde cero.
Con SLOV AI
La respuesta trae su fuente, el antecedente trae lo que se hizo, la propuesta trae responsables y evidencia, y la decisión queda firmada.
Se busca en carpetas, se investiga dos veces el mismo problema y cada quien redacta desde cero.
La respuesta trae su fuente, el antecedente trae lo que se hizo, la propuesta trae responsables y evidencia, y la decisión queda firmada.
Qué cambia con SLOV AI
Los registros que la planta genera todos los días forman una base operativa: qué pasó, dónde, cuándo, quién respondió, qué evidencia dejó y cuál fue el resultado. SLOV AI utiliza ese contexto para encontrar antecedentes, responder con fuente y proponer acciones.
Lo que la planta sabe, con su fuente: procedimientos, matrices, lecciones aprendidas y el historial de cada caso. Cada respuesta cita de dónde salió, para que se pueda comprobar.
Uno por área, con alcance acotado: lee los registros de su área, reconoce el caso parecido y propone la acción que ya funcionó. Cuando el problema cruza áreas, el caso completo pasa al agente que sigue, y queda registrado quién lo pasó y por qué.
Lo que se repite con calendario: avisar antes de que venza un permiso, escalar lo que lleva días sin moverse, pedir la verificación de eficacia cuando toca. Cada una deja registro de qué evaluó y a quién avisó.
Nada se aprueba, se cierra ni se envía por sí solo. Cada agente propone; una persona revisa y decide, y esa decisión queda firmada.
Los límites son parte del diseño, no una falta. Son lo que permite ponerlo en una planta.
Un caso con datos de ejemplo: la planta de Saltillo reporta neblina más densa en la prensa 2 y un filtro saturado. El caso abre con un CAPA sin causa, sin acciones y sin responsable. Aquí van cuatro de sus ocho pasos; el de decidir es de una persona.
Recibir Automatización
Se abre la ejecución y se congela el expediente del evento tal como estaba en ese momento.
Investigar Agente
El agente pide horas operadas, último cambio de filtro, fotos y eventos parecidos, y arma hipótesis con la evidencia a favor y en contra de cada una.
Decidir Persona
Una persona aprueba, devuelve o rechaza la hipótesis de causa. Una devolución exige corrección trazable.
Planear Agente
Con la causa aprobada, el agente propone acciones, responsables y la evidencia que cada acción deberá entregar.
Separar lo registrado de lo no demostrado, y decir qué falta, es lo que hace útil a un agente en una planta. Un modelo que contesta con seguridad lo que no sabe es más peligroso que ninguno.
Se configura con los documentos, las áreas y las reglas de tu operación, y se ajusta con tu equipo hasta que trabaja como tu planta lo necesita. Cada agente, cada flujo y cada automatización se arma a la medida: no es un paquete cerrado.
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