Proceso y control
Optimización de setpoints
Recomienda parámetros de maquina por contexto para reducir variabilidad y coste.
Problema que resolvemos
- Escenario operativo habitual: la variabilidad entre turnos, producto y materia prima impacta en process y dificulta mantener rendimiento estable.
- Escenario de incidencia: cuando la desviacion se detecta tarde, el coste ya esta absorbido en scrap, retraso o consumo extra.
- Escenario de decisión: operaciones y calidad trabajan con fuentes separadas, sin una vista unica OT/IT para priorizar accion.
- Escenario de escalado: sin trazabilidad de causa y accion, lo aprendido en una línea no se transfiere bien al resto de planta.
Cómo funciona
- Ingerimos datos de ERP, MES, SCADA, historiador y eventos de planta para reconstruir el contexto real de operación.
- Modelamos process combinando ML con reglas de negocio, validando por periodos reales para evitar sobreajuste de laboratorio.
- Entregamos salida accionable (alertas, recomendación o priorización) con explicaciones entendibles por equipos de turno.
- Monitorizamos impacto con KPI técnicos y económicos para ajustar el modelo y sostener mejora en producción.
Casos de uso habituales
- En una línea critica, Optimización de setpoints se utiliza para intervenir dentro de la ventana operativa y evitar que el problema escale a cierre de lote o parada larga.
- En despliegue progresivo, se empieza por una familia de producto/activo y se valida impacto real sobre process antes de extender al resto de planta.
- En rutina semanal, producción, calidad y mantenimiento usan la misma evidencia para decidir prioridades sin depender solo de percepcion.
Detalle técnico
Detalle técnico
Contexto de aplicacion: El reto no es cambiar parámetros por cambiar, sino converger antes a regimen estable con menos prueba-error.
Ingesta de datos: Integración de fuentes OT/IT (PLC/SCADA, MES, ERP, histórico de calidad y eventos de operación). Se estandarizan timestamps, granularidad por orden/lote y reglas de validación para eliminar ruido operativo antes de modelar.
Modelado y validación: Se combinan modelos de machine learning con logica de negocio para process. La validación se realiza por ventanas temporales reales de planta y no solo por muestreo aleatorio, para asegurar robustez en producción.
Aplicacion final: La salida se presenta en formato accionable para turno (alerta, recomendación o prioridad), con explicabilidad minima necesaria para que operaciones, calidad y mantenimiento puedan decidir rápido.
Integración en planta: El despliegue convive con sistemas existentes y deja trazabilidad completa de decisión, accion y resultado. Esto permite medir ROI operativo y mejorar el sistema de forma continua sin romper el flujo actual.
Escenarios reales en planta
- Escenario operativo habitual: la variabilidad entre turnos, producto y materia prima impacta en process y dificulta mantener rendimiento estable.
- Escenario de incidencia: cuando la desviacion se detecta tarde, el coste ya esta absorbido en scrap, retraso o consumo extra.
- Escenario de decisión: operaciones y calidad trabajan con fuentes separadas, sin una vista unica OT/IT para priorizar accion.
- Escenario de escalado: sin trazabilidad de causa y accion, lo aprendido en una línea no se transfiere bien al resto de planta.
Salida para negocio y operaciones
La solucion no se queda en analitica descriptiva: prioriza acciones con impacto directo en coste, disponibilidad, calidad o cumplimiento, y deja evidencia para escalar entre lineas/planta.
FAQ de la solucion
Que datos necesito para empezar?
Histórico de proceso, eventos operativos y referencias de calidad con granularidad por orden o lote.
Cuanto tarda un piloto?
Entre 6 y 10 semanas para integrar datos, entrenar modelo y validar impacto en planta.
Como se mide el impacto?
Con KPIs acordados al inicio: scrap, OEE, coste, paradas, consumo o cumplimiento de servicio.