¿Qué hace DrawingHub?
Ayudamos a los propietarios de activos a recuperar la confianza en sus planos de ingeniería.
DrawingHub es un servicio productizado que deduplica, extrae, valida y mejora los metadatos de los planos de ingeniería, para que tus planos sean localizables y estén listos para respaldar mejores decisiones operativas.
Impacto
El impacto que tenemos es ayudarte a establecer una relación de confianza con tus planos de ingeniería. Es probable que los planos de ingeniería no sean un control crítico en tu negocio. Pero tu sistema de aislamiento depende de ellos. Tu sistema de seguridad también necesita planos de ingeniería confiables para cumplir su función. Lo mismo ocurre con la planificación y ejecución de activos. Las personas y los futuros sistemas inteligentes (tu IA) dependen de esta información para hacer bien su trabajo.
Cómo encaja
DrawingHub opera como un proceso integrable dentro de tu entorno existente, mejorando la calidad de los datos de los planos a lo largo de todo el ciclo de vida, desde la ingesta hasta la gestión continua en el DMS. Está diseñado para integrarse con los sistemas de gestión documental existentes y los modelos de entrega liderados por consultoría.
DrawingHub en detalle
El problema
Las organizaciones intensivas en activos dependen de datos de planos localizables para planificar el trabajo, ejecutar, mantener sus activos y cumplir con la normativa. Sistemas como Accruent Meridian, RedEye, ProjectWise y TeamBinder gestionan bien el almacenamiento y el acceso, pero dependen de la calidad de los datos subyacentes, y esos datos suelen ser el punto débil o se entregan con herramientas a medida:
Títulos de planos inconsistentes o ausentes
Información de revisión poco clara o incorrecta
Mala calidad de metadatos en grandes conjuntos de planos
En minería, energía, servicios públicos y manufactura, los datos de planos deficientes se traducen directamente en riesgos de seguridad, de planificación del mantenimiento y de cumplimiento.
Qué hace DrawingHub
Un flujo de trabajo controlado y de varias etapas que mejora la calidad de los datos de los planos a escala:
- 01
Ingesta. Los planos se ingieren de forma segura desde el origen y luego se registran, se rastrean y se preparan para su procesamiento.
- 02
Extracción y validación automatizadas. La IA extrae campos clave (título del plano, número del plano, revisión e historial) y aplica reglas de validación. Los resultados de alta confianza avanzan automáticamente.
- 03
Validación escalonada con intervención humana. Cuando no se alcanzan los umbrales de confianza, los elementos se escalan a una revisión humana estructurada diseñada para la consistencia, la precisión y la trazabilidad.
- 04
Herramientas de validación. Validación masiva en grandes conjuntos de datos, revisión y corrección a nivel de campo, y un registro de auditoría completo de cada cambio y decisión.
- 05
Salida e integración. Los metadatos validados se exportan de nuevo a tus sistemas de gestión documental, mejorando los datos en los que ya confían.
El resultado es un conjunto de datos de planos más consistente, fiable y utilizable, sin necesidad de cambios en tus flujos de trabajo principales.
Seguridad y tratamiento de datos
La seguridad se trata como un principio fundamental, no como un complemento.
Tus datos siguen siendo tuyos. Todos los datos del cliente siguen siendo propiedad del cliente.
Nunca se usan para entrenamiento. Los datos del cliente no se utilizan para entrenar modelos.
Exposición mínima. Los planos de ingeniería completos nunca se envían a modelos de IA públicos. El procesamiento con IA se aplica de forma controlada para minimizar la exposición de los datos.
Aislados. Los datos del cliente están aislados lógicamente, sin compartirse entre clientes.
Residencia de datos. Almacenados y procesados en la región de AWS Asia Pacífico (Sídney), Australia.
Controles. Cifrado en tránsito y en reposo, además de registro de auditoría de la actividad del sistema.
Resultados
- Aumenta la confianza en los datos de los planos de ingeniería
- Reduce el riesgo derivado de información incorrecta o incompleta
- Mejora la preparación para auditorías mediante un tratamiento de datos trazable
- Estandariza los metadatos en grandes conjuntos de planos
- Escala la mejora de la calidad de los datos de forma eficiente
