Forecasting que sigue siendo manual
Compras y producción se planifican con un Excel que mezcla histórico, intuición del comercial y "lo del año pasado". Resultado: stock de exceso o roturas en momentos clave.
Trabajamos con fábricas, plantas de producción y empresas de transformación que ya tienen datos operativos — y los están desperdiciando. Forecasting que afina compras, anomalías que se detectan antes del paro, mantenimiento que deja de ser correctivo. Negocio primero, sensores después.
La industria española lleva una década invirtiendo en MES, ERP, sensores e IoT. Los datos están — el problema es que las decisiones se siguen tomando por intuición porque nadie los está usando para predecir, alertar o optimizar. La IA no resuelve la falta de datos. Resuelve la falta de explotación de datos que ya tenías.
Compras y producción se planifican con un Excel que mezcla histórico, intuición del comercial y "lo del año pasado". Resultado: stock de exceso o roturas en momentos clave.
Las máquinas se rompen, se para la línea, se llama al técnico. Los costes de paro no planificado siguen siendo el primer punto del comité mensual.
Lotes defectuosos identificados al final del proceso o, peor, por reclamación del cliente. Los datos del proceso muestran las causas, pero nadie los está mirando en tiempo real.
Cierre semanal o mensual de operaciones que requiere consolidar a mano lo que sale de varios sistemas. Para cuando dirección lo ve, ya no es accionable.
Cinco aplicaciones concretas que estamos viendo entregar ROI medible cuando hay datos operativos limpios — y en muchos casos parte del proyecto es precisamente lo de "limpiar".
Modelos que combinan tu histórico de ventas con estacionalidad, calendario y señales externas (precios de materia prima, clima, festivos por zona). El plan de producción y de compras deja de basarse en la última columna del Excel.
Reducción típica de 20-35% en exceso de stock. Roturas de stock en SKU clave reducidas en 40-60%. Decisiones de compra anticipadas semanas frente al modelo manual.
Modelos que aprenden el comportamiento normal de cada línea — temperaturas, presiones, tiempos de ciclo, vibraciones — y avisan en tiempo real cuando algo se sale del patrón. Mucho antes de que el operario lo note o el lote salga defectuoso.
Lotes defectuosos detectados durante el proceso, no a posteriori. Reducción de scrap y de reclamaciones. Causas raíz documentadas con datos, no "hipótesis del jefe de turno".
Sobre la base del histórico de averías y datos de los equipos críticos, modelos que estiman ventana de fallo probable. Mantenimiento se planifica antes de que la máquina pare — no después.
Tiempo de paro no planificado reducido entre 20% y 40% en equipos donde se aplica. Costes de mantenimiento total bajan al evitar emergencias.
Para fábricas con múltiples SKU y restricciones de capacidad: el modelo propone mix de producción semana a semana atendiendo a margen, plazos comprometidos, disponibilidad de materia prima y carga de planta. Producción humana decide; el modelo da el primer pase con criterio.
Margen mejorado por mejor decisión de mix. Menos cambios de utillaje innecesarios. Cumplimiento de plazos comprometidos sin sobreproducir.
Cuadro único con OEE, calidad, costes y plan vs real, alimentado en streaming desde los sistemas que ya tienes (MES, ERP, sensores, hojas de turno). Dirección ve la planta cuando importa, no cuando cuadra el cierre del mes.
Decisiones operativas que tardaban una semana se toman el mismo día. Reuniones de comité con datos actualizados — adiós PowerPoint del lunes con datos del jueves anterior.
No vendemos "transformación digital". Auditamos qué datos tienes ya — MES, ERP, SCADA, sensores, hojas de turno — y dónde un modelo encima entrega valor inmediato. Donde falta calidad de datos lo decimos antes, y proponemos qué fontanería arreglar primero. Los modelos llegan después de la fontanería, no antes.
Auditoría de tus sistemas operativos, datos disponibles y procesos críticos. Identificamos los 2-3 casos con mejor ROI a 12 meses para tu planta concreta.
Implementación end-to-end de un caso de uso (forecasting, anomalías o mantenimiento predictivo) sobre un perímetro acotado — una línea, un SKU clave o una familia de equipos.
Para grupos industriales o plantas que quieren consolidar varios casos sobre una capa común de datos y modelos, mantenida y evolucionada.
en tu planta? Una llamada de 30 minutos sobre tu mix de producción, sistemas operativos actuales y dolores concretos. Salimos con 2-3 casos candidatos y una idea clara de orden de magnitud.