Mantenimiento predictivo, control de calidad automatizado, planificación real.
Aplicamos IA en industria española para mantenimiento predictivo, detección de defectos en línea, planificación de producción y optimización energética. Con datos de vuestros SCADA/MES y sin necesidad de reemplazar sistemas.
Cada hora de línea parada tiene coste directo (producción perdida) y coste indirecto (compromisos con cliente). El mantenimiento reactivo es carísimo.
Operarios revisando piezas visualmente. Fatiga, subjetividad, defectos que pasan al cliente. Escalado imposible con volumen creciente.
La programación de líneas depende del criterio del jefe de planta. Cambios de última hora rompen todo. Sin optimización global visible.
Consumos disparados en picos, ineficiencias en tiempos muertos, imposible identificar qué línea/máquina es el problema real.
No lista de tecnologías. Procesos concretos donde la IA aporta euros o horas medibles desde el primer mes.
Modelos que detectan patrones de deriva en vibración, temperatura y consumo. Alerta al equipo de mantenimiento antes de que la máquina falle.
Detección de defectos en línea con cámaras + IA. Trazabilidad de cada pieza. Integración con paro de línea o desvío automático.
Algoritmos que asignan órdenes a líneas maximizando OEE, minimizando cambios de utillaje y respetando compromisos de entrega.
Identificación de consumos anómalos, propuesta de ajustes de parámetros y balanceo entre líneas para reducir factura eléctrica.
Consolidación de datos SCADA + MES + ERP para reporting a cliente, auditorías ISO y análisis interno sin trabajo manual.
Chatbot con acceso a manuales, procedimientos y datos de máquina. Responde en tiempo real las dudas del operario en tablet de línea.
Ingesta desde SCADA/MES, dashboards de OEE, análisis de causa raíz.
Info → 02Predictivo, calidad, planificación y asistente de operario.
Info → 03Protección de redes OT y sistemas industriales, detección de anomalías.
Info → 04Integración SCADA-MES-ERP, reportes automáticos, alertas cross-sistema.
Info →Casos inventados con métricas consistentes con nuestros rangos reales, hasta que un cliente autorice publicar el suyo.
Modelo entrenado con 2 años de datos de vibración y consumo. Predice fallo con 48-72 h de antelación. Cambio de estrategia de mantenimiento.
Cámaras industriales + modelo visión detectan sellado defectuoso, cuerpos extraños y errores de etiquetado. Desvío automático sin parar línea.
Modelo que sugiere ajustes de parámetros y balanceo entre hornos. Integración con sistema de gestión energética existente.
Nuestros pilotos incorporan desde el diseño los requisitos regulatorios que aplican al sector industria en España:
No. Trabajamos sobre tu SCADA y MES actuales. Extraemos datos por los protocolos estándar (OPC UA, MQTT, Modbus, integración vía API o exports periódicos). No tocamos vuestro sistema de control ni sus autómatas.
La capa de IA se despliega encima como capa analítica separada, con conexión de solo lectura al SCADA en la mayoría de casos. Si el caso de uso requiere acción (paro de línea, ajuste de parámetro), se hace vía integración explícita con validación humana o con reglas duras.
Esto es crítico para la seguridad OT: la capa IA no puede tumbar producción si falla.
Depende del caso, pero como regla de bolsillo: 6-12 meses de datos históricos con al menos 3-5 eventos de fallo/incidencia registrados por máquina crítica. Con menos histórico se puede empezar con modelos de detección de anomalías más simples (sin predicción de tipo de fallo) e ir refinando conforme se acumulan datos.
Si estáis empezando desde cero, el primer trimestre es de instrumentación y captura de datos limpios. En paralelo se puede desplegar analítica descriptiva (dashboards de OEE) para tener valor inmediato.
La cámara industrial se instala en paralelo al proceso actual (montaje sobre estructura, sin tocar la línea). La primera fase es de captura y calibración con producto real, sin actuar todavía sobre la línea. Dura 2-4 semanas.
Una vez el modelo alcanza precisión objetivo (habitualmente >97 % en detección de defectos definidos), se activa la acción: alerta visual/sonora al operario, o desvío automático de piezas defectuosas si aplica.
El paro completo de línea por IA se reserva para defectos críticos y siempre con revisión humana antes de reanudar. La disponibilidad manda.
Mantenimiento predictivo en una máquina crítica: 8-12 semanas, 20-40 k€. ROI típico: primera parada evitada suele cubrir el coste del piloto.
Visión artificial para control de calidad en una línea: 10-14 semanas incluyendo hardware, 30-60 k€. ROI típico: 4-8 meses en industria con exigencias de calidad altas.
Optimización energética: 6-10 semanas, 15-30 k€. ROI típico: la reducción de factura eléctrica del primer año cubre el coste con margen.
Diagnóstico gratuito de 30 min. Salimos con 3-5 casos de uso priorizados por ROI para tu planta industrial concreta.