Plantekia

IA por industria · Industria y manufactura

La planta genera datos. Nadie los usa.

Partes de producción en papel, incidencias en Excel y el mantenimiento por calendario. Entramos por la captura del dato de planta y lo convertimos en control de calidad, mantenimiento predictivo y planificación con información real.

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Dónde duele

Datos de planta sin sistema.

01

El parte llega al día siguiente.

La producción se conoce con un día de retraso. Las decisiones de turno se toman a ciegas.

02

Calidad por muestreo manual.

Defectos detectados tarde, retrabajos y lotes rechazados por el cliente.

03

Paradas no planificadas.

Mantenimiento por calendario, no por estado. La máquina para cuando peor viene.

Por dónde entramos

Cuatro puertas de entrada.

Empezamos por una línea o una máquina. Medimos el retorno antes de extenderlo a la planta.

  1. 01

    Captura de datos de producción

    Digitalizamos el parte de turno y conectamos máquinas (OPC-UA, PLC, sensores) a un panel en vivo.

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  2. 02

    Control de calidad asistido

    Visión artificial o reglas sobre datos de proceso para detectar el defecto antes de que salga del puesto.

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  3. 03

    Mantenimiento predictivo

    Alertas por estado real de la máquina, no por fecha. Historial de intervenciones integrado.

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  4. 04

    Integración con ERP y planificación

    Pedidos, stock y capacidad hablando entre sí. Planificación que ve la planta tal como está.

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Qué queda funcionando
Cómo se aplica aquí · Sin caso propio todavía

Lo que traemos de lo que ya está funcionando.

Todavía no tenemos un producto propio publicado en manufactura, y no vamos a inventarlo. Lo que sí trasladamos es la ingeniería que sostiene nuestras plataformas en producción: capturar datos de fuentes heterogéneas, normalizarlos y convertirlos en decisiones auditables. Es exactamente lo que hace Eco-Impacto con sensores de residuos en la vía pública — telemetría de campo, ingesta continua, panel operativo y métricas que un tercero puede verificar. Cambiar un contenedor por una línea de producción es cambiar el conector y el modelo de datos, no la arquitectura.

Casos de uso de mayor impacto

  1. 01

    Parte de producción digital

    El operario registra en tablet o el PLC lo envía solo. OEE, paradas y rechazos por turno visibles el mismo día, no en la reunión del lunes.

    Primer proyecto típico: una línea, 4–6 semanas.

  2. 02

    Detección de defecto en el puesto

    Visión artificial o reglas sobre variables de proceso que avisan antes de que la pieza avance. El defecto se corrige donde se produce, no en el control final.

    Ataca el coste de retrabajo y lote rechazado.

  3. 03

    Alertas de mantenimiento por estado

    Vibración, consumo o temperatura fuera de patrón disparan aviso con el histórico de la máquina delante. Mantenimiento decide; el modelo no ordena.

    Convierte parada imprevista en parada planificada.

  4. 04

    Planificación con capacidad real

    Pedidos y stock del ERP cruzados con la capacidad que la planta tiene hoy, no la teórica. Compromisos de fecha que se pueden cumplir.

    Reduce promesas de entrega incumplidas.

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Servicios implicados

Con qué se construye.

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