Datos e IA para industria: del dato de planta a la decisión antes de que falle
Los datos ya están en la planta, en los sensores, en el ERP, en los registros de calidad. El problema es que no están conectados entre sí, y la decisión llega cuando la avería ya ocurrió.
Veltech conecta el dato industrial para que el mantenimiento sea predictivo, la producción sea eficiente y la cadena de suministro no tenga sorpresas.
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Mantenimiento predictivo
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OEE y eficiencia de producción
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Cadena de suministro con IA
Partners certificados
Del dato de planta a la decisión
El dato industrial ya existe. El problema es que no llega a tiempo
Sensores, PLCs, ERPs, sistemas MES, cada activo genera datos continuamente. La brecha no está en la generación de datos, sino en conectarlos y convertirlos en decisiones antes de que el problema ocurra.
Sensores IoT
Temperatura, vibración, presión, consumo energético
Sistemas MES / SCADA
Datos de producción, OEE, paradas y calidad
ERP y cadena
Stock, proveedores, órdenes y logística
Plataforma de datos
Contexto unificado, en tiempo real
Decisión con IA
Predictiva, trazable, antes del fallo
Del dato de planta a la decisión
El dato industrial ya existe. El problema es que no llega a tiempo
Sensores, PLCs, ERPs, sistemas MES, cada activo genera datos continuamente. La brecha no está en la generación de datos, sino en conectarlos y convertirlos en decisiones antes de que el problema ocurra.
Mantenimiento
Mantenimiento predictivo con IA
Los activos críticos generan señales de fallo mucho antes de que la avería sea visible. El problema es que esas señales están en datos de sensores que nadie conecta con el historial de mantenimiento.
Mantenimiento reactivo
La parada ocurre, la cadena de producción se detiene y el coste es el de la avería más el de la parada no planificada.
Mantenimiento predictivo con veltech
El modelo detecta la anomalía en el patrón del sensor antes del fallo y genera una orden de mantenimiento planificada.
Producción
Optimización de OEE y calidad
Velocidad, disponibilidad y calidad. Los tres factores del OEE raramente se analizan juntos, con el contexto de qué parámetro de proceso afecta a cuál.
Análisis aislado por turno
Cada turno analiza sus datos por separado y la causa raíz de una desviación de calidad puede tardar días en identificarse.
Con plataforma de datos unificada
Los parámetros de proceso, los datos de calidad y el histórico de incidencias convergen en una sola vista, con la causa raíz disponible en minutos.
Cadena de suministro
Riesgo de suministro modelado como grafo
La dependencia de un proveedor clave no aparece en el ERP como riesgo, solo aparece cuando el suministro falla y la línea se para.
Visibilidad reactiva
La ruptura de suministro se detecta cuando el stock llega a cero, no antes.
Con grafos de conocimiento
Un grafo que modela proveedores, rutas alternativas y dependencias críticas permite anticipar el riesgo y activar alternativas antes de la rotura.
Por qué es diferente en industria
Tres razones por las que conectar el dato industrial es más complejo
01
Los datos de planta y los datos de negocio no hablan el mismo idioma
Los sistemas OT (SCADA, PLCs, MES) y los sistemas IT (ERP, BI) tienen formatos, frecuencias y protocolos distintos. Integrarlos sin perder contexto es el primer reto real.
02
El volumen de datos de sensores no puede analizarse manualmente
Una planta moderna genera millones de registros por hora. La plataforma de datos tiene que procesar esa escala en tiempo real, no al final del turno.
03
La IA en planta no puede fallar sin avisar
Un modelo que toma decisiones sobre producción o mantenimiento tiene que ser explicable y auditable. Un error no documentado puede tener consecuencias en seguridad, calidad o cumplimiento normativo.
Estándares y normativa
Diseñado para lo que ya te exige el contexto industrial
La arquitectura de datos se diseña teniendo en cuenta estos marcos desde el inicio, no como ajuste posterior.
ISO 9001
Trazabilidad del dato de calidad en producción para sistemas de gestión de calidad.
Industry 4.0
Arquitectura de datos preparada para integrar IoT, gemelos digitales y agentes autónomos.
ISO 50001
Analítica de consumo energético por línea, turno y producto para gestión de la energía.
IEC 62443
Seguridad de sistemas de control industrial (OT), integrada con la estrategia de datos.
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Grafos para negocio: de los datos aislados a la ventaja competitiva
Descubre cómo los grafos ordenan los datos empresariales y generan una visibilidad completa del negocio.
Preguntas frecuentes
Antes de solicitar el diagnóstico
¿Cuál suele ser el primer proyecto con una planta industrial?
El más frecuente es mantenimiento predictivo (cuando el coste de las paradas no planificadas ya es visible) o integración de datos OT/IT (cuando el equipo de planta y el equipo de datos trabajan con fuentes distintas). El diagnóstico inicial ayuda a decidir cuál tiene más impacto.
¿Cómo se integran los datos de sensores y sistemas SCADA con la plataforma?
Nos conectamos a las fuentes OT a través de sus conectores estándar (OPC-UA, MQTT y similares), sin necesidad de reemplazar los sistemas de control existentes.
¿La plataforma puede procesar datos de sensores en tiempo real?
Sí, la arquitectura se dimensiona para el volumen y la frecuencia de cada planta, desde analítica casi en tiempo real para mantenimiento hasta procesamiento por lotes para reporting de turno.
¿Trabajáis con plantas de un solo país o también con operaciones multinacionales?
Ambos escenarios: desde una planta única que quiere poner en valor sus datos hasta grupos industriales con múltiples plantas que necesitan consolidar y comparar datos de forma homogénea.
SIGUIENTE PASO
Descubre qué caso de datos o IA tiene más impacto en tu planta
Un diagnóstico inicial, sin compromiso, adaptado al sector industrial y al punto de madurez en datos donde estás hoy.
