Mantenimiento predictivo, OEE en tiempo real y calidad de producción con datos de planta. Industria 4.0 con resultados medibles.
Conectamos los datos de sensórica, PLC, MES y ERP en dashboards de OEE en tiempo real, modelos de mantenimiento predictivo y análisis de calidad que eliminan las conjeturas de la toma de decisiones en planta. Industria 4.0 con resultados medibles, no con presentaciones.
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El reto del sector
Los datos de sensórica, PLC y MES existen pero no se integran con el ERP, dificultando el análisis de causa raíz de fallos
El mantenimiento es correctivo o preventivo fijo: se interviene demasiado pronto o demasiado tarde
El OEE se calcula de forma manual con datos parciales y con semanas de retraso
La planificación de producción no tiene en cuenta variabilidades de rendimiento de máquina ni de disponibilidad de materiales
Casos de uso
Panel de disponibilidad, rendimiento y calidad por máquina, línea y planta, actualizado en tiempo real desde los sistemas de planta.
Modelos de detección de anomalías en series temporales de sensores que predicen fallos con horas o días de antelación para planificar intervenciones.
Análisis automático de variables de proceso para identificar los factores que predicen defectos de calidad y actuar en el origen.
Diagnóstico de madurez y roadmap de transformación para que la organización industrial saque partido de todos sus datos de forma coordinada.
Entregables
Dashboard de OEE en tiempo real por máquina, línea y planta con integración en sistemas de planta
Modelo de mantenimiento predictivo calibrado para las máquinas o líneas críticas seleccionadas
Informe de análisis de calidad con las variables de proceso que más impactan en defectos
Pipeline de datos integrado entre sensórica/MES y ERP con actualización automática
Roadmap de evolución priorizado por impacto económico y viabilidad técnica
Tiempo a valor
Las primeras 2-3 semanas las dedicamos a conectar las fuentes de datos de planta (sensórica, PLC, MES, ERP) y validar la calidad de las señales. El dashboard de OEE en tiempo real suele estar operativo en la semana 4-5 y genera impacto inmediato: por primera vez el equipo de planta ve disponibilidad, rendimiento y calidad actualizados al minuto. El mantenimiento predictivo requiere más calibración: un piloto en una máquina o línea crítica está en producción entre la semana 8 y 12. El análisis de calidad, si hay datos históricos suficientes, puede entregar los primeros insights en la semana 6-8. El retorno típico viene de la reducción de paradas no planificadas y la mejora de OEE, que se traducen en impacto económico directo.
Diferenciadores
Conocimiento técnico de plants industriales: protocolos OPC-UA, Modbus, MQTT e integración con ERPs del sector
Equipo con perfil de ingeniería industrial y data science, no solo desarrolladores de software
Modelos de mantenimiento predictivo diseñados para entornos de producción, con validación rigurosa antes del despliegue
Enfoque pragmático: empezamos por la máquina o línea que más dinero pierde y escalamos desde ahí
Transferencia de conocimiento real: tu equipo de planta entiende y confía en los modelos porque participan en su construcción
Soluciones aplicadas
Estas son las soluciones que más impacto generan en empresas de este sector.
Exploramos soluciones de datos e IA adaptadas a cada industria.
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FAQ
Podemos empezar con empresas que tienen solo ERP y hojas de cálculo, hasta plantas con sensórica completa y MES. El punto de partida determina el alcance del primer proyecto, no si se puede hacer. Si solo tienes un ERP y partes de producción manuales, empezamos por el dashboard de OEE con esos datos.
Tenemos experiencia integrando con SAP, Microsoft Dynamics, Sage y ERPs a medida frecuentes en la industria española. La integración bidireccional (datos a la analítica + alertas de vuelta al ERP) es parte de nuestro proceso estándar.
Depende de la disponibilidad y calidad de los datos históricos de sensores. Con datos de buena calidad, un piloto en una máquina o línea crítica puede estar en producción en 8–12 semanas. Lo importante es empezar por donde más duele: la máquina con más paradas no planificadas o más impacto económico.
Depende del alcance y del número de líneas o máquinas incluidas (orientativo, sin IVA; depende de la complejidad). El retorno se mide en reducción de paradas no planificadas (que pueden costar miles de euros por hora) y mejora de OEE. El plazo de amortización varía según el contexto; te ayudamos a calcular el impacto con datos de tu propia planta antes de empezar.
No. Diseñamos las interfaces para operarios, jefes de turno y directores de planta, no para data scientists. Las alertas de mantenimiento predictivo llegan como avisos claros con la acción recomendada. La formación es parte del proyecto y está pensada para perfiles industriales.
No necesitas sensórica en toda la planta para empezar. Podemos trabajar con los datos que ya tienes (ERP, partes de producción, datos básicos de PLC) y complementar con sensórica adicional solo donde sea necesario. Recomendamos empezar por las máquinas críticas e ir ampliando.
Es una preocupación legítima. Nuestro enfoque es involucrar al equipo de mantenimiento desde el primer día: ellos conocen las máquinas mejor que nadie y su conocimiento es clave para validar los modelos. El sistema no sustituye su criterio, les da información adicional para tomar mejores decisiones. Cuando ven que el modelo detecta un problema que ellos ya intuían, la adopción es natural.
Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Sin presentaciones genéricas: hablamos de tu caso específico.
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