Risk-Metrics
Visión computacional que detecta riesgos operacionales en tiempo real usando las cámaras que ya tienes.
¿Qué es Risk-Metrics?
Risk-Metrics es una solución de visión computacional industrial que transforma video operacional (cámaras existentes RTSP/USB/CSI) en detección de actividades de riesgo, alertas en tiempo real y KPIs operacionales para seguridad y productividad. Su propuesta es cerrar el ciclo completo:
Captura de video → Detección y clasificación de eventos → alerta y evidencia → KPIs y reportes → Mejora continua
A nivel técnico, Risk-Metrics combina:
- Analítica en video (edge o cloud) detección de eventos con baja latencia en terreno o procesamiento centralizado según la criticidad.
- Transfer Learning acelera la adaptación a nuevos sitios/equipos/condiciones (polvo, iluminación, ángulos, modelos de maquinaria).
- Federated Learning mejora modelos entre sitios sin mover datos sensibles, reduciendo fricción de privacidad y TI.
- Configuración por caso de uso catálogo de eventos y reglas por zona, turno, tipo de operación o activo.
En vez de entregar “solo cámaras”, Risk-Metrics está pensado para entregar decisiones: qué riesgos están ocurriendo, con qué frecuencia, en qué condiciones, cómo impactan la operación, y qué acciones concretas reducen exposición y pérdidas.
Descarga los datasheets:
Datasheet Risk-MetricsBeneficios clave
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Prevención proactiva de incidentes
Risk-Metrics identifica conductas y condiciones de riesgo en el momento en que ocurren (por zona, activo y tipo de operación), y dispara alertas en tiempo real con evidencia (clip/frames/evento) para habilitar intervención temprana. Esto permite pasar de una gestión reactiva (post-incidente) a una gestión preventiva basada en exposición: qué riesgos se repiten, dónde ocurren, en qué turnos, y qué controles reducen efectivamente la tasa de eventos.
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Menos fricción para desplegar y escalar
Se integra con infraestructura de video ya instalada (RTSP/USB/CSI) y soporta operación en edge o cloud según latencia y conectividad. Con Transfer Learning, acelera la adaptación a nuevos sitios y variabilidad real del mundo industrial (polvo, vibración, iluminación, cambios de layout, distintos modelos de maquinaria), evitando proyectos largos de “etiquetar todo desde cero” y reduciendo el costo de escalar a más cámaras, áreas y plantas.
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Privacidad y mejora continua multi-sitio (sin centralizar datos sensibles)
Con Federated Learning, los modelos pueden mejorar entre plantas/sitios sin mover video bruto fuera del entorno, alineándose con políticas de privacidad y restricciones TI. En la práctica, esto habilita un ciclo de mejora continua: cada sitio aprende de sus condiciones locales, y el conocimiento se consolida a nivel global sin exponer contenido sensible, reduciendo el riesgo reputacional y facilitando aprobaciones internas.
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KPIs desde video para seguridad, operación y eficiencia (un mismo lenguaje)
Risk-Metrics transforma detecciones en métricas por turno/área/activo para gestión diaria y reportabilidad. Además de KPIs de seguridad (tasa de eventos, severidad, tiempos de respuesta), incorpora estimación de eficiencia operacional desde video, como: tiempos de ciclo, tiempos muertos/micro-paradas, utilización efectiva, y componentes de OEE (disponibilidad y performance cuando el proceso lo permite). Con esto, la misma plataforma conecta seguridad y productividad: reduce exposición al riesgo y, a la vez, cuantifica pérdidas operacionales y oportunidades de mejora con evidencia.
KPIs por perfil

Gerente de Planta
Enfoque
Continuidad, cumplimiento, costos por incidentes y productividad.
Solución
Tasa de eventos de riesgo por turno/área: frecuencia y tendencia (reducción sostenida).
Impacto operacional asociado a riesgo: paradas, demoras o pérdidas vinculadas a eventos detectados.
Cumplimiento de estándares internos: evolución del cumplimiento y brechas por zona/turno.
OEE desde video (cuando aplica): disponibilidad (tiempos muertos) y performance operacional.
FAQ - Preguntas frecuentes
¿Necesito instalar cámaras nuevas?
No necesariamente. Risk-Metrics se integra con cámaras existentes (RTSP/USB/CSI).
¿Funciona en tiempo real?
Sí. Puede correr en edge para baja latencia o en cloud según el caso de uso.
¿Se requiere mucho etiquetado para partir?
Se minimiza mediante Transfer Learning y adaptación por perfil de operación.
¿Cómo manejan privacidad y datos sensibles?
Federated Learning permite mejorar modelos sin centralizar video bruto entre sitios.