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AI Autopilot — +6% de throughput y $781K de ganancia anual en piloto controlado de 25 días. Brasil Mineral #441 (Jul 2024).Ver Resultados
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Resultados Comprobados

Resultados de Pilotos

Resultados de pruebas de concepto en operaciones reales — validados por datos medibles de producción.

AMG — AI Autopilot en Minerales Estratégicos (Litio)
Caso Destacado — Cliente Nombrado

AMG — AI Autopilot en Minerales Estratégicos (Litio)

Cliente

AMG Lithium — parte de AMG Critical Materials N.V. (~3.600 empleados en el mundo). Nombre y marca usados con permiso.

Compromiso

En 2025, Brainiall implementó AI Autopilot — su capa consultiva de optimización de procesos en tiempo real — en las operaciones de minerales estratégicos (litio) de AMG en Brasil.

Alcance

Detalles del compromiso bajo NDA. AMG Lithium opera en toda la cadena del litio — de la minería de espodumeno en Brasil al hidróxido de litio grado batería en Alemania.

Cliente nombrado · 2025Segundo compromiso públicamente nombrado de Brainiall — minerales estratégicos, 2025.
Detalles completos del casoVisitar AMG Lithium
AI Autopilot — Optimización del Circuito de Molienda en Oro
Caso Destacado — Publicado

AI Autopilot — Optimización del Circuito de Molienda en Oro

Cliente

Instalación minera de oro de mediano porte en Canadá

Desafío

Control manual de proceso limitando la productividad y consistencia. Operadores sin capacidad de mantener parámetros óptimos 24/7 ante variaciones del mineral.

Solución

AI Autopilot implementado para optimización de procesos en tiempo real. Prueba controlada de 25 días (10 Ene - 5 Feb 2024) alternando control IA vs manual en ciclos de 48 horas. Alianza con SoftwareOne en infraestructura AWS.

+6% de productividad: 435 t/h (IA) vs 412 t/h (manual)Est. 2.694 onzas adicionales/año → ~$781K de ganancia anual incremental (neta de AISC). Piloto publicado en Brasil Mineral Magazine (Edición 441, Julio 2024). Los resultados varían con la ley del mineral y condiciones operativas.
Detalles completos del casoCaso SoftwareOneBrasil Mineral #441 (Jul 2024)
Modelos Predictivos para Producción de Biodiésel
Caso Destacado — Bajo NDA · Bioenergía

Modelos Predictivos para Producción de Biodiésel

Cliente

Productora global de agronegocio y bioenergía, Sudamérica. Cliente bajo NDA.

Compromiso

Modelos predictivos para hornos y reactores de biodiésel. Fase 1 entregada: 56,5M de lecturas de sensores en 10 meses consolidadas en un pipeline de datos curado, además de un sensor virtual con R² de 96,3% e insight de margen de catalizador.

Estado

Fase 2 en curso: modelos de rendimiento, catalizador y calidad con reentrenamiento continuo y autoaprendizaje. Los resultados de la Fase 2 son preliminares.

Fase 1 entregada · Sensor virtual R² 96,3%El mismo stack de IA más allá de la minería — modelos predictivos con reentrenamiento continuo aplicados a la producción de bioenergía.
Detalles completos del caso
Mantenimiento Predictivo para Celdas de Prueba
Caso Destacado — Bajo NDA · Equipos Pesados

Mantenimiento Predictivo para Celdas de Prueba

Cliente

Fabricante global de equipos pesados. Cliente bajo NDA.

Compromiso

Modelo de mantenimiento predictivo y dashboard para celdas de prueba de componentes. Celdas de ~70 sensores consolidadas; baselines por variante ayudan a separar la infraestructura del banco del comportamiento del componente.

Estado

Mayo–septiembre de 2026: fundación de datos entregada; entrenamiento del modelo en curso, en plazo.

En curso · En plazo (may–sep 2026)Mantenimiento predictivo en bancos de prueba discretos — más allá de las industrias de proceso continuo.
Detalles completos del caso

Productos y Alianzas

Alianza SoftwareOne — Nube AWS

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~50% menor TCO de nube

Ciclo de ventas reducido de 8 a 3 meses vía programa NextGen ISV

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