Datos e IA para Industria Manufacturera
Mejora el OEE un 10-15 %, reduce paradas no planificadas y planifica producción con datos reales.
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
Retos más frecuentes en este 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
Lo que más valor genera en tu sector
Dashboard de OEE en tiempo real
Panel de disponibilidad, rendimiento y calidad por máquina, línea y planta, actualizado en tiempo real desde los sistemas de planta.
Mantenimiento predictivo
Modelos de detección de anomalías en series temporales de sensores que predicen fallos con horas o días de antelación para planificar intervenciones.
Calidad de producción con IA
Análisis automático de variables de proceso para identificar los factores que predicen defectos de calidad y actuar en el origen.
Estrategia de datos corporativa
Diagnóstico de madurez y roadmap de transformación para que la organización industrial saque partido de todos sus datos de forma coordinada.
Entregables
Qué recibes en un proyecto típico
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
Cuándo empezarás a ver resultados
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 (15-30 %) y la mejora de OEE (5-15 puntos).
Diferenciadores
Por qué MERIDIAN para tu sector
Experiencia real en plantas industriales españolas: conocemos los protocolos OPC-UA, Modbus, MQTT y la integración con ERPs del sector
Equipo con perfil de ingeniería industrial y data science, no solo desarrolladores de software
Modelos de mantenimiento predictivo validados en entornos de producción real, no solo en laboratorio
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
Cómo lo resolvemos
Estas son las soluciones que más impacto generan en empresas de este sector.
Calidad de Datos
Datos en los que tu equipo pueda confiar. Sin limpiar a mano, sin sorpresas en producción.
Ver soluciónGobierno de Datos
Sabe quién accede a qué datos, por qué y con qué permisos. Antes de que te lo exija el regulador.
Ver soluciónForecasting de Demanda
Predice la demanda con IA y deja de elegir entre sobre-stock y roturas.
Ver soluciónProyectos en este sector
Lo que hemos hecho
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué nivel de digitalización necesitamos para empezar?
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.
¿Cómo se integra con nuestro ERP industrial (SAP, Navision)?
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.
¿Cuánto tiempo tarda un proyecto de mantenimiento predictivo?
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.
¿Cuánto cuesta y cuál es el retorno?
Un proyecto típico de OEE en tiempo real + mantenimiento predictivo piloto se mueve en el rango de 35.000–70.000 €. El retorno se mide en reducción de paradas no planificadas (que pueden costar miles de euros por hora) y mejora de OEE. Nuestros clientes industriales típicamente recuperan la inversión en 4-8 meses. Te ayudamos a calcular el impacto con datos de tu propia planta antes de empezar.
¿Nuestro equipo de planta necesita formación técnica en datos?
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.
¿Qué pasa si no tenemos sensórica instalada en todas las máquinas?
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.
¿No genera resistencia en el equipo de mantenimiento?
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.
¿Tienes un reto de datos en Industria Manufacturera?
Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Sin presentaciones genéricas: hablamos de tu caso específico.
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