Industria
Escenario tipo: definición de la estrategia de datos corporativa desde el diagnóstico de madurez hasta la implementación de los primeros quick wins en empresas industriales con inversión previa en IoT o ERP sin retorno.
Empresas industriales que han invertido en sensórica IoT o nuevos ERP con frecuencia no extraen el valor esperado porque los datos quedan en silos, falta governance y los proyectos de visualización se lanzan sin ownership de negocio claro. En este escenario tipo, la inversión tecnológica previa existe pero no está conectada con la toma de decisiones operativas.
La empresa había invertido en sensórica IoT y un ERP nuevo pero no extraía valor de los datos generados. Cada planta usaba herramientas distintas, no había gobierno de datos y el equipo directivo tomaba decisiones con informes desactualizados. Los proyectos de BI lanzados internamente no habían llegado a producción.
Realizamos un diagnóstico de madurez de datos evaluando personas, procesos, tecnología y gobierno. Identificamos casos de uso priorizados por impacto y esfuerzo. Diseñamos la arquitectura objetivo, definimos roles y responsabilidades y acompañamos al equipo en la implementación de los quick wins más rentables: dashboard de OEE, alertas de mantenimiento predictivo y reporting de calidad automatizado.
Evaluamos varias dimensiones (datos, personas, procesos, tecnología y gobierno) en las plantas mediante entrevistas con personas clave y revisión técnica de sistemas. Resultado: informe de madurez con puntuación por dimensión y brechas identificadas.
Identificamos casos de uso potenciales con los equipos de planta y dirección, priorizados por impacto en negocio vs. esfuerzo de implementación. Los de mayor ROI forman el backlog del roadmap.
Diseñamos la arquitectura para soportar los casos de uso priorizados: ingesta desde IoT, data warehouse en nube o on-premise, orquestación y capa de BI. Plan de migración desde los sistemas legacy de cada planta.
Definimos roles y responsabilidades: Data Owner (dirección de planta), Data Steward (responsable de área) y Data Consumer (equipos operativos). Políticas de calidad, nomenclatura y proceso de solicitud de nuevos casos de uso.
Ejecutamos en paralelo los casos de uso de mayor impacto: dashboard de OEE en tiempo real (IoT + BI), alertas de mantenimiento predictivo (detección de anomalías en sensores) y reporting de calidad automatizado (integración con ERP).
Baseline: Sin framework de gobierno: datos dispersos en plantas
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Resultados observados en proyectos de gobierno del dato industrial
Baseline: Sin dashboard OEE centralizado
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Resultados observados en proyectos de gobierno del dato industrial
Baseline: Mantenimiento correctivo sin datos predictivos
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Resultados observados en proyectos de gobierno del dato industrial
La clave es que los Data Owners sean personas de negocio, no del departamento de IT. El governance no se impone: se diseña con ellos. Realizamos talleres de co-diseño con personas de las distintas plantas para que las políticas reflejen las realidades operativas de cada una.
Los proyectos fallidos suelen dejar datos parcialmente limpios y equipos con desconfianza. Empezamos por documentar qué falló y demostramos valor rápido con el primer quick win antes de comprometer al equipo en el roadmap completo.
Con un perfil técnico-funcional de nivel medio y los runbooks entregados, la plataforma puede mantenerse internamente. Para nuevos casos de uso o integraciones, recomendamos desarrollar capacidades internas progresivamente.
El dashboard suele estar técnicamente disponible en pocas semanas. La adopción real requiere acompañamiento: formación, sesiones de onboarding con los supervisores y ajuste del panel a partir del feedback. El tiempo varía según la cultura de datos de la organización.
Cuéntanos tu situación en 20 minutos y valoramos si tiene solución, qué forma tendría y qué retorno podría esperarse. Sin compromiso.
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