Optimización experimental con IA

Reduce experimentos.Acelera resultados.

Convierte tus datos experimentales en mejores decisiones y prioriza cada ensayo donde más puede aportar.

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Desde 25 € /usuario/mes Oferta de lanzamiento
Sin permanencia Escala usuarios según tu equipo
Plataforma web segura Sin instalación local
EL RETO

Encontrar las mejores condiciones en escenarios complejos

En I+D, cada factor multiplica las combinaciones posibles. Cuando además intervienen varios objetivos y restricciones, decidir qué probar después puede exigir muchas iteraciones antes de identificar una dirección clara.

Muchas variables

Cada nuevo factor añade nuevas combinaciones que explorar.

Objetivos que compiten

Mejorar una respuesta puede comprometer otras.

Restricciones complejas

Delimitan qué combinaciones son viables y reducen el espacio de búsqueda.

Cuando el espacio experimental crece, el impacto llega al negocio
Más experimentos

Se necesitan más pruebas para acotar las opciones que merece la pena seguir.

Más tiempo

El ciclo entre prueba, análisis y siguiente decisión se alarga.

Mayor coste

Las iteraciones adicionales aumentan el consumo de recursos y el uso de equipamiento.

Más tarde al mercado

La validación se retrasa y con ella la llegada de nuevos productos o procesos.

DEL ENSAYO Y ERROR A LA EXPERIMENTACIÓN GUIADA

Más conocimiento, menos iteraciones

DxTER convierte cada resultado en información útil para decidir mejor qué probar después.

Menos experimentos

Concentra las pruebas en combinaciones informativas o prometedoras.

Más valor de tus datos

Aprovecha el conocimiento acumulado en cada ciclo.

Menos tiempo hasta el objetivo

Reduce el esfuerzo dedicado a combinaciones de poco interés.

Aborda problemas complejos

Trabaja con múltiples factores, respuestas, objetivos y restricciones.

CÓMO FUNCIONA

Qué hace DxTER con tus datos

A partir de tus resultados experimentales, DxTER construye un modelo del proceso y lo utiliza para decidir dónde merece la pena experimentar a continuación.

01

Parte de tus datos

Utiliza los resultados experimentales que ya tienes como punto de partida.

02

Modela el espacio experimental

Estima cómo se relacionan factores y respuestas y cuantifica la incertidumbre.

03

Prioriza dónde probar

Identifica las condiciones más interesantes para avanzar hacia tus objetivos.

Cada nuevo resultado alimenta el siguiente paso: definir, recomendar, experimentar y volver a aprender.
CICLO ITERATIVO

Cada experimento ayuda a decidir mejor el siguiente

El proceso se repite: cada nuevo resultado actualiza el modelo y permite afinar la siguiente recomendación. Selecciona una etapa para ver el ciclo.

QUÉ PUEDES HACER CON DxTER

Todo lo necesario para guiar tu proceso experimental

Analiza, configura, predice y genera recomendaciones desde un único entorno de trabajo.

Analiza y comprende tus datos

Explora resultados y relaciones entre factores y respuestas.

Optimiza según tus objetivos

Define factores, respuestas, objetivos y restricciones y elige la estrategia de búsqueda.

Predice antes de experimentar

Evalúa respuestas esperadas e incertidumbre para nuevas combinaciones.

Obtén recomendaciones priorizadas

Recibe condiciones experimentales priorizadas para el siguiente ensayo.

Casos de uso

DxTER, aplicado a distintos retos de I+D

Una misma lógica de optimización aplicada a retos experimentales muy distintos.

Materiales y productos químicos

Optimiza formulaciones y composiciones frente a múltiples propiedades objetivo.

Biotecnología y ciencias de la vida

Identifica condiciones experimentales prometedoras en procesos con múltiples variables y restricciones.

Ingeniería y manufactura avanzada

Optimiza configuraciones, materiales y parámetros de proceso con menos iteraciones de diseño.

INTEGRACIÓN CON SIMULADORES

Lleva DxTER también a tus entornos de simulación

Integra resultados virtuales en el ciclo de optimización para evaluar más alternativas antes de pasar al ensayo físico.

✓ Integración a medida ✓ Exploración más rápida ✓ Menos ensayos físicos
Consultar integración →
Entorno de simulación Genera resultados virtuales
DxTER Aprende y recomienda
Condiciones prometedoras Prioriza qué validar
TRABAJO EN EQUIPO Y SEGURIDAD

Trabaja en equipo con tus datos bajo control

Centraliza el trabajo experimental de tu equipo en un entorno web con acceso controlado y aislamiento de la información por organización.

Acceso web desde cualquier lugar

Trabaja desde el navegador, sin instalaciones ni dependencias locales.

Colabora en un mismo proyecto

Comparte datos, experimentos y resultados con tu equipo.

Gestiona el acceso

Organiza proyectos y decide quién puede acceder a la información de cada uno.

Protege tus datos y resultados

La información permanece aislada por organización y la infraestructura de producción está alojada en España.

PLAN Y PRECIOS

Empieza con DxTER de forma simple y flexible

Suscripción mensual por usuario, créditos de IA incluidos y packs adicionales solo cuando los necesites.

OFERTA DE LANZAMIENTO −50 %
Tarifa habitual 50 € /usuario/mes
25 € /usuario/mes
+ impuestos
30,25 € /usuario/mes con IVA 21 % incluido en España

Incluido en tu suscripción

✓

Proyectos y datasetsGestiona experimentos y datos.

✓

Entorno colaborativoComparte proyectos y resultados.

✓

Análisis y visualizaciónExplora tus datos, relaciones y resultados.

✓

Diseño de experimentos (DoE)Configura factores, respuestas, objetivos y restricciones.

✓

80 créditos/usuario/mesPara generar recomendaciones de IA.

✓

Acceso desde navegadorSin instalación local.

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Usuarios y licencias

Precios por usuario y mes.

−50 %
Nº usuarios Tarifa Oferta Dto. volumen
1–550,00 €25,00 €—
6–1045,00 €22,50 €−10 %
>1040,00 €20,00 €−20 %

La oferta de lanzamiento se aplica sobre la tarifa correspondiente a cada tramo.

Packs de créditos adicionales

Amplía tu capacidad de recomendación cuando lo necesites.

Pack Precio Precio/crédito
100 créditos50,00 €0,50 €
200 créditos90,00 €0,45 €
500 créditos200,00 €0,40 €
1.000 créditos350,00 €0,35 €

Packs no incluidos en la oferta de lanzamiento y válidos durante 12 meses desde la compra.

%

Oferta hasta el 31/12/202650 % de descuento en la suscripción de usuarios. Packs no incluidos.

€

Precios sin impuestosSe aplica el impuesto correspondiente según la ubicación y situación fiscal.

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Sin permanenciaAjusta el número de usuarios según las necesidades de tu equipo.

CRÉDITOS DE IA

Cómo funcionan los créditos de IA

Solo pagas créditos al generar recomendaciones

El coste por recomendación depende de la complejidad del escenario y se muestra antes de ejecutar. El resto de funcionalidades están incluidas en la suscripción.

COMPLEJIDAD BAJA
1 crédito
por recomendación
  • Hasta 6 factores y 2 respuestas.
  • Sin restricciones.

Bolsa común de créditos

Los 80 créditos mensuales de cada usuario activo se comparten a nivel de organización para utilizarlos donde hagan falta.

Soporte incluido

Te acompañamos en consultas e incidencias relacionadas con el uso de DxTER.

¿Necesitas algo más específico?

Podemos adaptar DxTER a tu caso con integraciones, configuraciones específicas y desarrollos a medida.

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FAQ

Resuelve las dudas clave antes de decidir

Datos, funcionamiento, facturación, seguridad y acceso: lo esencial para valorar si DxTER encaja en tu organización.

Puedes construir el dataset directamente en DxTER, introduciendo experimentos y creando variables manualmente, o, para mayor comodidad, cargar tus datos desde Excel o CSV.

Factores Variables numéricas continuas o discretas que DxTER puede utilizar en la búsqueda.
Respuestas Salidas numéricas que quieres analizar, predecir u optimizar.
Filtros La información categórica puede utilizarse para seleccionar o segmentar experimentos, aunque no actúa como factor de optimización.
Variables calculadas Puedes crear nuevas variables mediante fórmulas basadas en otras variables del dataset.

Además, puedes definir unidades, rangos, límites físicos y valores permitidos para representar correctamente tu espacio experimental.

No existe un número universal de experimentos. En general, cuantos más datos de calidad tengas, mejor, pero la cantidad no es lo único importante.

Cobertura del espacioEs preferible disponer de información representativa de distintas zonas del espacio experimental a tener muchos puntos concentrados en una única región.
Calidad y consistenciaDxTER tiene en cuenta si los datos disponibles son suficientemente coherentes para construir el modelo.
Siguiente pasoSegún lo que ya conoce, DxTER puede orientar la estrategia hacia explorar regiones poco conocidas, equilibrar aprendizaje y rendimiento o explotar las zonas más prometedoras.

La plataforma te irá ayudando a entender qué tipo de información necesita el modelo para seguir avanzando.

Puedes trabajar con uno o varios objetivos y definir si quieres maximizar, minimizar o aproximarte a un valor objetivo.

Límites físicosDelimitan valores que no son posibles por la propia naturaleza del proceso o por la capacidad del equipamiento utilizado.
Valores permitidosPermiten definir rangos continuos o conjuntos discretos de valores válidos para cada factor.
RestriccionesRepresentan relaciones adicionales entre factores o condiciones que debe cumplir una combinación para considerarse factible.

Con esta información, DxTER sabe dónde puede buscar y evita recomendar condiciones que no tengan sentido experimentalmente.

Sí. DxTER puede abordar problemas multiobjetivo y ayudarte a entender los compromisos entre respuestas que compiten, identificando soluciones que ofrecen distintos equilibrios dentro de las restricciones definidas.

DxTER utiliza el conocimiento disponible y la incertidumbre del modelo para ayudarte a decidir qué tipo de búsqueda interesa en cada momento.

ExploratoriaBusca aprender más sobre regiones poco conocidas del espacio experimental.
BalanceadaCombina aprendizaje y búsqueda de mejores resultados.
ExplotativaConcentra las recomendaciones en las regiones que ya muestran mayor potencial.

El usuario mantiene el control sobre la estrategia aplicada.

DxTER realiza comprobaciones sobre la estructura del dataset, los tipos de variable y los valores ausentes antes de utilizar los datos para modelar y recomendar.

Datos incompletosPueden seguir siendo útiles para explorar el dataset, aunque el modelo utiliza las observaciones válidas para los factores y respuestas seleccionados.
AvisosLa plataforma señala problemas que puedan limitar el análisis para que puedas revisarlos antes de ejecutar una optimización.

Sí. DxTER puede integrarse con entornos de simulación para incorporar resultados virtuales al ciclo de optimización y explorar más alternativas antes de pasar al ensayo físico. Las integraciones con simuladores, fuentes de datos o herramientas propias se plantean como servicios personalizados según el entorno del cliente.

DxTER es una aplicación 100 % web: los cálculos se realizan en la nube y no requiere instalación local ni hardware específico.

Navegador actualizadoPara la mejor experiencia, recomendamos utilizar una versión reciente del navegador.
Navegadores compatiblesDxTER está optimizado para versiones modernas de Chrome, Firefox, Safari y Edge.

Cuéntanos qué quieres optimizar

Si quieres ver DxTER en acción, validar su encaje con tus datos o valorar una integración, cuéntanos tu caso.

Empezar con DxTERcontact@dxter.ai