Una IA que lee los mismos datos que escribe su MES.
Un modelo solo puede razonar sobre lo que sus sistemas realmente registran. Por eso empezamos por construir los datos del MES: eventos con marca de tiempo, contexto de lote y datos maestros alineados entre plantas. Solo entonces las respuestas llegan a la pantalla del operario, donde está transcurriendo el turno.
Pregúntele algo que le preguntaría a un supervisor de turno.
Apollo es nuestro asistente de consulta al MES. Lee las tablas de TrakSYS o AquiWeb en las que ya escribe su planta, así que puede preguntar "¿por qué la Línea 3 perdió 40 minutos ayer?" y obtener de vuelta los motivos de parada y el árbol de pérdidas. La consola de abajo funciona con datos simulados de una línea de envasado.
Lo que construimos de verdad, bajo la palabra "IA".
El MES tiene que estar funcionando antes de que el modelo valga algo.
La mayoría de los pilotos de IA en operaciones fallan en los datos, y el modelo raramente es el problema. Una sola parada se registra tres veces: una vez en el ERP, una vez en el MES, una vez en el historiador del SCADA, cada una con una idea diferente de cuándo empezó. Nada concilia.
Por eso lo corregimos primero: integración ISA-95 de L1 a L4, datos maestros gobernados de forma centralizada, y cada evento registrado una sola vez, referido a una orden y a un lote. Solo entonces vale la pena construir el modelo.
Un conjunto de capacidades en maduración.
El mantenimiento predictivo, la calidad basada en visión, la planificación autónoma y la causa raíz generativa están en fases muy diferentes. Lo que puede poner en práctica depende de cuántas de sus máquinas están conectadas, hasta dónde llega su historial de eventos, y si sus datos maestros son consistentes entre plantas.
Cada proyecto empieza clasificando su planta en las cuatro categorías siguientes. Recibe esa clasificación por escrito antes de firmar nada.
- Producción hoyInteligencia OEE, atribución de pérdidas, analítica contextualizada, flujos de apoyo a la decisión.
- En pilotoCalidad predictiva y causa raíz generativa. Evaluamos el alcance según su historial de eventos, y avisamos cuando es demasiado corto.
- Caso a casoMantenimiento predictivo a escala de la flota, planificación autónoma, inspección por visión. Estas necesitan cobertura de sensores y un historial de fallos que la mayoría de las plantas todavía no tiene.
- Necesario en cualquier casoUn MES en funcionamiento, datos maestros gobernados y máquinas conectadas vía OPC UA o MQTT. Hacemos esto en todas las plantas.
¿Quiere una lectura honesta sobre la preparación de IA en su operación?
Un diagnóstico de 30 minutos sobre la columna de datos operativos que tiene hoy, y qué capacidades de IA puede soportar mañana.