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AtlaXia

00Detección de anomalías en ICS, SCADA e infraestructura crítica

Software Edge
de supervisión inteligente
en activos OT.

Cada anomalía al instante en que ocurre. Sin tocar tu SCADA.

Latencia
1s
Modelo de anomalías
GNN
On-premise
OT
atlaxia.local/AIT203
AIT203(uS/cm)253.96uS/cm
CSV

AIT203: el rojo es el valor esperado que el modelo predice.

Lo que importa

tres cosas que no trae el stack OT habitual

Detección
Anomalías al segundo.

Telemetría a 1 Hz, inferencia en línea.

Modelo
GNN sobre el grafo de planta.

Cada sensor aprende junto a sus vecinos.

Anomalía
Observado vs. esperado.

La alerta es la divergencia, no un umbral.

01 Detección

El umbral espera al cruce.
El modelo ve la divergencia.

El SCADA dispara cuando un valor cruza una línea fija. AtlaXia compara cada lectura con el valor esperado por su contexto en planta.

SCADA por reglas
Umbral fijo.
Detectado
Sin alerta
atlaxia.local/regla.001

Solo dispara cuando el valor cruza la línea.

AtlaXia
Esperado por contexto.
Detectado
t+45s
atlaxia.local/modelo.gnn

Detecta la divergencia frente al valor esperado.

02 Contexto

El sensor no se evalúa solo.
El modelo lo ve junto a sus vecinos.

La red neuronal de grafos aprende cómo se relacionan los sensores en planta. El valor esperado de cada lectura se condiciona por su entorno, no por una norma fija.

  • Grafo de planta
    Cada sensor es un nodo. Las aristas son relaciones aprendidas.
  • Esperado contextual
    El esperado de cada sensor depende de sus vecinos directos.
  • Anomalía con evidencia
    La divergencia se lee en el contexto del entorno.
atlaxia.local/grafo/AIT203

El esperado de AIT203 se condiciona por sus 3 vecinos directos.

03 Despliegue

AtlaXia se conecta.
Tu SCADA sigue al mando.

Un contenedor on-premise. Lectura pasiva del historian.

Sin cambios en el sistema de control. Sin reglas nuevas que mantener.

atlaxia.local/arquitectura

Tap pasivo, sin write-back, el SCADA sigue al mando.

04 Primeros pasos

De la visita a planta a datos listos para el modelo
en un único schema estructurado.

Los primeros pasos no empiezan desde cero. Un técnico de AtlaXia recorre la planta con tu operario y rellena plant_survey.schema.json un formulario que captura cada capa de tu planta, desde el fabricante del SCADA hasta la causalidad y los problemas de datos conocidos de cada sensor.

AtlaXia Plant Survey

Configuración del Sensor

Identificación

Nombre o tag tal como aparece en el SCADA (ej: LIT101_PV, FIT201_PV, P101_STATUS).

Nombre descriptivo si el tag SCADA no es autoexplicativo (ej: Nivel Tanque 1).

ej: LIT=Level, FIT=Flow, AIT=Analyzer, PIT=Pressure, TIT=Temperature.

Equipo al que pertenece el sensor (ej: Bomba P101, Tanque T-101). Permite agrupar.

Medición

Unidad física (ej: m³/h, bar, mg/L, pH, NTU). Usar 'bool' o 'cat' si aplica.

Qué mide, dónde está instalado, qué magnitud captura.

continuous, discrete, qualitative, binary

sensor, actuator, setpoint, alarm

interna (controlable), externa (no controlable, ej: temperatura ambiente)

Valores normales en operación, no el rango total del sensor.

Notas adicionales

Captura de la app de campo, datos ficticios, serializa a JSON-Schema 2020-12.

Planta
plant_name, location, diagram (P&ID)
Sistema SCADA
vendor, protocol, historian, export
Procesos
process_name, description, sensors[]
Sensores
tag, unit, variable_type, causality, range
1 visita
Visita a planta, un schema rellenado
JSON Schema 2020-12
Compatible con tooling, validable
Por sensor
Causalidad, preprocesado y problemas de datos capturados

Empezar

Conecta tu historian.
Te mostramos la deriva.

Envíanos 30 días de export OPC-UA o historian. Entrenamos un GNN específico para tu planta, lo replayamos contra tu ventana operativa, y te enseñamos cada deriva que ha encontrado el modelo, incluida la que tu SCADA actual nunca marcó.

O escríbenos a helloatlaxia@gmail.com

on-prem, compatible airgap, ISA-101, respuesta en 24 h