Construimos software a medida e implementamos IA para empresas industriales y de manufactura donde un ERP estándar y un MES de mercado se quedan cortos. Mantenimiento predictivo, visión por computador para control de calidad, MES a medida, optimización de planificación y dashboards de planta en tiempo real.
Una empresa industrial con planta propia tiene una característica que cambia todo: los datos están — pero están en silos y a destiempo. El SCADA tiene la temperatura del horno. El ERP tiene la orden de fabricación. El operario sabe que esa máquina hace ruido raro desde el martes. Cruzar las tres cosas a tiempo es lo que distingue una planta que reacciona de una planta que se anticipa. Lo arreglamos con software a medida e IA aplicada donde la diferencia es medible — no donde queda bien en una presentación.
No teoría — los problemas que vemos repetidos cuando trabajamos en este sector.
Mantenimiento correctivo, no predictivo. La máquina se para, paráis la línea, llamáis al técnico, perdéis turno. Tenéis los datos del SCADA pero nadie los está leyendo para anticipar fallos.
Control de calidad a ojo o a muestreo. Inspección visual humana al final de la línea. Lo que pasa entre muestreos no se ve. Reclamación del cliente — y ya es tarde.
Planificación de producción en Excel. El planificador hace el plan semanal en una hoja con macros que solo entiende él. Si se va de vacaciones, paráis. Y la planificación reacciona, no optimiza.
OEE que se calcula al mes siguiente. Sabéis cómo fue el mes cuando ya pasó. No podéis intervenir durante. El dato útil llega cuando ya no sirve.
MES estándar que no encaja. Habéis comprado un MES de mercado, lo configuráis 8 meses, y aún así hay procesos críticos que se siguen llevando en papel porque el MES no los contempla.
Trazabilidad que duele. Cuando hay un lote con problema, reconstruir qué materia prima entró, qué máquina lo procesó, qué operario estaba, qué parámetros tenía la máquina — es un día de trabajo de tres personas.
Caso compuesto basado en patrones recurrentes del sector. Empresa industrial de transformación con 2 plantas (España y Portugal), 90 personas, 14 líneas de producción, 3 turnos. SCADA antiguo con datos completos pero nadie los explotaba. Mantenimiento puramente correctivo. Control de calidad por muestreo al final de turno. Planificación en Excel del responsable de operaciones, que era el cuello de botella de la organización.
Lo que construimos: Proyecto en 3 fases: (1) mantenimiento predictivo sobre las 6 máquinas críticas — extracción de datos del SCADA, modelos entrenados sobre 18 meses de histórico, alertas integradas en la app de operaciones; (2) visión por computador en 2 líneas críticas con detección automática de defectos visuales — sustituye el muestreo final por inspección 100%; (3) dashboard de planta en tiempo real con OEE, paradas y trazabilidad — más motor de planificación asistida con IA. Todo integrado al ERP existente (SAP).
Resultado a 6 meses: Reducción de paradas no programadas del 38% (≈1.200 h/año recuperadas). Tasa de defecto detectado en cliente bajó del 1,8% al 0,4%. OEE medio subió de 67% a 78%. Tiempo de planificación semanal: de 6 horas a 45 minutos.
Las dudas más habituales de empresas del sector industria y manufactura.
Casi siempre sí. El SCADA es la fuente más infrautilizada de las fábricas españolas — está lleno de datos que nadie analiza. Lo primero es hacer una extracción y ver qué señales tenéis y con qué granularidad. Si faltan sensores críticos (vibración, corriente, temperatura puntual) los añadimos puntualmente. No hace falta cambiar el SCADA para empezar; al contrario, encarece y retrasa el proyecto.
No. Trabajamos sobre vuestro stack industrial. Si tenéis SAP/Microsoft Dynamics + un MES estándar + SCADA, integramos. Lo que hacemos es construir las capas que faltan o las que el MES estándar no cubre bien: mantenimiento predictivo, visión por computador, dashboards específicos, módulos a medida. El MES a medida solo lo recomendamos cuando el de mercado lleva 2 años sin ajustarse.
Sí — y precisamente porque son únicas hace falta entrenamiento específico. El modelo se entrena con vuestras piezas y vuestros defectos típicos a partir de un dataset que construimos con vosotros (entre 2.000 y 10.000 imágenes etiquetadas, según complejidad). El modelo final es vuestro y se afina con cada lote nuevo. Funciona para defectos visuales: marcas, decoloraciones, deformaciones, montajes incorrectos, presencia/ausencia de componentes.
Encajan especialmente industrias de transformación, alimentaria, plástico, metal, química, automoción Tier 2/3 y farmacéutica — sectores donde la planta opera en continuo y la diferencia entre 70% y 80% de OEE son cifras de seis dígitos al año. El umbral no es el tamaño sino la facturación derivada de la planta: a partir de 8-10 M€ de facturación industrial el ROI suele ser claro. Por debajo evaluamos caso a caso en la auditoría.
Depende del alcance: un proyecto puede cubrir mantenimiento predictivo, dashboard de planta o un módulo a medida, y la visión por computador suele ir como línea aparte. El presupuesto y los plazos salen de la auditoría inicial, cerrados y por escrito antes de empezar.
Para industria, la AI Act afecta sobre todo a sistemas de IA que toman decisiones autónomas con impacto en seguridad de personas (control de máquinas peligrosas, salud laboral, decisiones de paro automático). El mantenimiento predictivo, la visión por computador para calidad y la planificación asistida suelen caer en categorías de riesgo bajo o medio. Diseñamos los proyectos con la documentación AI Act desde el inicio.
Con ambas. Los problemas son distintos: en procesos el foco está en estabilidad de parámetros, control estadístico, predicción de calidad; en discreta el foco está en cuello de botella de línea, calidad visual, trazabilidad por lote. La metodología es la misma — auditoría primero, identificar los 2-3 procesos con más ROI, empezar por uno. No empezamos por la transformación digital total; empezamos por el problema que se cierra antes.
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