¿Quiénes somos?

Nuestro deseo es facilitar el trabajo de las operaciones industriales mediante soluciones a la medida de sus necesidades, permitiéndoles ser más productivas y resilientes.

Nuestro propósito

Crear valor a través del uso inteligente de Personas Datos Conocimiento Tiempo Dinero

Personas • Datos • Conocimiento • Tiempo • Dinero

• #Think Easy •

· Conoce nuestra historia

Durante muchos años, nos dedicamos a medir el riesgo en operaciones industriales con el objetivo de comprender la mejor distribución de recursos para mejorar el rendimiento a corto plazo y, simultáneamente, crear valor a largo plazo.

A finales de 2019, decidimos juntar nuestra experiencia en plantas industriales con el conocimiento de un equipo experto en ciencia de datos, inteligencia artificial, control de riesgos y ciberseguridad para potenciar nuestro modelo de valoración de riesgos y hacerlo escalable para grandes volúmenes de activos y procesos.

Con el tiempo, el modelo evolucionó para integrar información de producción, calidad y gestión operativa, permitiéndonos crear un enfoque holístico para optimizar la productividad de las fábricas.

Recientemente, con el desarrollo de modelos de inteligencia artificial en nuestros procesos, podemos proporcionar a cada cliente exactamente lo que necesita para alcanzar sus objetivos de manera personalizada.

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En Onkore, creemos firmemente en un mundo empresarial impulsado por decisiones informadas, respaldadas por datos sólidos y análisis precisos. Nos dedicamos a optimizar el proceso de toma de decisiones empresariales, mitigando y monetizando los riesgos en maquinaria, equipos y procesos.

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Comprendemos que cada operación es diferente y tiene sus propias prioridades de acuerdo a su contexto y objetivos. Nos esforzamos en entregar una solución que responda directamente a esas prioridades y le dé respuestas concretas y accionables.

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Aunque la tecnología evolucione rápidamente, trabajamos fuertemente en que nuestra tecnología sea escalable, pueda integrarse con otras soluciones y permita enriquecer los modelos predictivos sin tener que renovar su base tecnológica.