Industria
Murcia · IA aplicada a operaciones reales en planta
Compras y producción se planifican con un Excel que mezcla histórico, intuición del comercial y "lo del año pasado". Resultado: stock de exceso o roturas en momentos clave.
Las máquinas se rompen, se para la línea, se llama al técnico. Los costes de paro no planificado siguen siendo el primer punto del comité mensual.
Lotes defectuosos identificados al final del proceso o, peor, por reclamación del cliente. Los datos del proceso muestran las causas, pero nadie los está mirando en tiempo real.
Cierre semanal o mensual de operaciones que requiere consolidar a mano lo que sale de varios sistemas. Para cuando dirección lo ve, ya no es accionable.
01
Modelos que combinan tu histórico de ventas con estacionalidad, calendario y señales externas (precios de materia prima, clima, festivos por zona). El plan de producción y de compras deja de basarse en la última columna del Excel.
Lo que cambia
Reducción típica de 20-35% en exceso de stock. Roturas de stock en SKU clave reducidas en 40-60%. Decisiones de compra anticipadas semanas frente al modelo manual.
02
Modelos que aprenden el comportamiento normal de cada línea — temperaturas, presiones, tiempos de ciclo, vibraciones — y avisan en tiempo real cuando algo se sale del patrón. Mucho antes de que el operario lo note o el lote salga defectuoso.
Lo que cambia
Lotes defectuosos detectados durante el proceso, no a posteriori. Reducción de scrap y de reclamaciones. Causas raíz documentadas con datos, no "hipótesis del jefe de turno".
03
Sobre la base del histórico de averías y datos de los equipos críticos, modelos que estiman ventana de fallo probable. Mantenimiento se planifica antes de que la máquina pare — no después.
Lo que cambia
Tiempo de paro no planificado reducido entre 20% y 40% en equipos donde se aplica. Costes de mantenimiento total bajan al evitar emergencias.
04
Para fábricas con múltiples SKU y restricciones de capacidad: el modelo propone mix de producción semana a semana atendiendo a margen, plazos comprometidos, disponibilidad de materia prima y carga de planta. Producción humana decide; el modelo da el primer pase con criterio.
Lo que cambia
Margen mejorado por mejor decisión de mix. Menos cambios de utillaje innecesarios. Cumplimiento de plazos comprometidos sin sobreproducir.
05
Cuadro único con OEE, calidad, costes y plan vs real, alimentado en streaming desde los sistemas que ya tienes (MES, ERP, sensores, hojas de turno). Dirección ve la planta cuando importa, no cuando cuadra el cierre del mes.
Lo que cambia
Decisiones operativas que tardaban una semana se toman el mismo día. Reuniones de comité con datos actualizados — adiós PowerPoint del lunes con datos del jueves anterior.
3-4 semanas
Auditoría de tus sistemas operativos, datos disponibles y procesos críticos. Identificamos los 2-3 casos con mejor ROI a 12 meses para tu planta concreta.
8-14 semanas
Implementación end-to-end de un caso de uso (forecasting, anomalías o mantenimiento predictivo) sobre un perímetro acotado — una línea, un SKU clave o una familia de equipos.
6-9 meses
Para grupos industriales o plantas que quieren consolidar varios casos sobre una capa común de datos y modelos, mantenida y evolucionada.
No. Necesitas tener algunos datos. La auditoría inicial nos dice si los datos disponibles son suficientes para un caso concreto. En muchos casos los primeros meses son fontanería de datos antes de poder modelar — y eso ya lo decimos antes de empezar, no después.
Depende del caso. Forecasting con estacionalidad anual necesita idealmente 2-3 años de histórico limpio. Detección de anomalías arranca con semanas de datos de operación normal. Mantenimiento predictivo necesita histórico de averías más telemetría. Lo concretamos en el AI Readiness.
La mayoría hacen reporting con etiqueta IA. La pregunta correcta es: ¿estás tomando decisiones de compra, producción o mantenimiento distintas gracias a ese sistema? Si la respuesta es no, la IA del proveedor no se está aplicando — y eso no es un fallo del proveedor, es de configuración y adopción. Lo auditamos sin problema antes de proponer comprar nada nuevo.
AI Readiness industrial: 6.000-12.000€. Piloto sobre un proceso: 30.000-70.000€ típicamente. Plataforma operativa multi-caso: 90.000-180.000€ con varios meses. Las cifras se afinan con el alcance — y nuestra regla es que cada euro invertido tiene business case con ROI a 18 meses.
Tomado como restricción dura. Trabajamos con arquitecturas que respetan la segregación OT/IT, despliegues on-prem cuando hace falta, y sin tocar la red operativa salvo en lectura controlada y firmada. Los datos salen de la planta solo si hay justificación clara y consentimiento.