Ayudamos a plantas industriales a digitalizar su operación de forma progresiva: primero los datos, después la automatización, la analítica avanzada y la inteligencia artificial aplicada a casos de uso concretos.
Diseñamos e implantamos sistemas MES, arquitecturas de IoT industrial para captura de datos de máquina, y cuadros de mando de analítica de datos para producción, calidad y mantenimiento. No vendemos tecnología: seleccionamos e integramos la solución adecuada al caso de negocio real.
Identificamos qué decisiones operativas mejorarían si tuvieras mejor información (paradas, OEE, trazabilidad, calidad), y diseñamos la arquitectura de datos mínima viable para conseguirlo antes de escalar a proyectos más amplios.
Una vez la planta dispone de una digitalización base, ayudamos a identificar y desplegar casos de uso concretos de inteligencia artificial: mantenimiento predictivo (anticipar averías a partir de datos de sensores), visión artificial para inspección de calidad, previsión de demanda para mejorar la planificación de producción, y optimización de procesos mediante modelos analíticos. No planteamos la inteligencia artificial como un proyecto aislado de moda, sino como la siguiente capa sobre una digitalización industrial sólida, priorizando siempre los casos con retorno claro y medible.
Para plantas que quieren acelerar su digitalización sin proyectos de tecnología sobredimensionados, con un partner que entiende tanto de datos, inteligencia artificial, como de operaciones de planta.
No siempre. En muchos casos recomendamos empezar con captura de datos básica y un cuadro de mando, y evaluar la necesidad de un MES completo cuando el caso de negocio esté claro.
Varía según el alcance: desde pilotos de bajo coste hasta proyectos de digitalización de planta completa. En el diagnóstico inicial dimensionamos inversión y retorno esperado.
Usa datos de sensores y modelos analíticos para anticipar fallos de equipos antes de que ocurran. Tiene sentido cuando las paradas no planificadas tienen un coste alto.
Es el trabajo de identificar qué procesos de planta pueden beneficiarse de modelos de inteligencia artificial (mantenimiento predictivo, visión artificial para calidad, previsión de demanda, optimización de planificación) y de implantarlos de forma progresiva sobre unos datos y una digitalización base ya funcionando.
No es imprescindible, pero sí necesitas datos mínimamente fiables. Muchos proyectos empiezan justo por ahí: una primera fase de digitalización y captura de datos, seguida de casos de uso de inteligencia artificial concretos y acotados.
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