Predicción de paradas y mantenimiento preventivo

Lectura operativa

Anticipar fallos o degradaciones de activos críticos.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Datos

Se recopilan historicos, variables de contexto y señales operativas fiables.

Modelo

Se construye una primera lectura predictiva con supuestos visibles.

Escenarios

El equipo compara escenarios base, conservador y optimista antes de decidir.

Decision

La recomendación se traduce en una accion concreta y medible.

Seguimiento

Los resultados reales corrigen el modelo y mejoran la siguiente decision.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Menos paradas no planificadas, mejor planificación de mantenimiento, mayor disponibilidad.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Detecta patrones previos a averías usando señales de máquina, mantenimiento histórico y condiciones operativas.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Mantenimiento consulta ranking de activos en riesgo y recomendaciónes de inspección.

Control 02

Datos suficientes

SCADA/PLC, sensores, partes, CMMS/GMAO, órdenes, turnos, calidad.

Control 03

Revisión humana

No parar máquina automáticamente; validación técnica y análisis de criticidad.

Análisis de scrap y causa raíz

Lectura operativa

Reducir defectos y desperdicio identificando drivers.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Entrada

El proceso actual se observa con datos, personas, excepciones y herramientas reales.

Criterio

Se separa lo repetible de lo que necesita juicio humano o decisión de negocio.

Solución

Se diseña un primer flujo funcional, acotado y medible.

Uso

Usuarios clave prueban la solución con casos reales y feedback directo.

Evolución

El aprendizaje decide si conviene ajustar, escalar o dejar el caso en pausa.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Reducción de scrap, aprendizaje de proceso, decisiones de mejora basadas en datos.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Relaciona defectos con parámetros de proceso, turno, lote, material, máquina y proveedor.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Calidad filtra por defecto; la solución muestra hipótesis, patrones y experimentos recomendados.

Control 02

Datos suficientes

Calidad, MES, parámetros de proceso, lotes, turnos, materiales, proveedores.

Control 03

Revisión humana

Correlación no implica causalidad; validar con expertos/proceso.

Control visual de calidad asistido

Lectura operativa

Detectar defectos visuales de forma consistente.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Entrada

El proceso actual se observa con datos, personas, excepciones y herramientas reales.

Criterio

Se separa lo repetible de lo que necesita juicio humano o decisión de negocio.

Solución

Se diseña un primer flujo funcional, acotado y medible.

Uso

Usuarios clave prueban la solución con casos reales y feedback directo.

Evolución

El aprendizaje decide si conviene ajustar, escalar o dejar el caso en pausa.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Inspección más homogénea, menos escapes, trazabilidad visual.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Analiza imágenes de producto o proceso para clasificar defectos, dimensiones o presencia/ausencia.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Operario o cámara captura imagen; el sistema marca defecto probable y pide decisión en casos inciertos.

Control 02

Datos suficientes

Imágenes, etiquetas de defectos, lotes, parámetros, criterios de calidad.

Control 03

Revisión humana

Muestras representativas; revisión humana; calibración periódica.

Asistente de instrucciones de trabajo

Lectura operativa

Facilitar acceso a procedimientos correctos en planta.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Entrada

El proceso actual se observa con datos, personas, excepciones y herramientas reales.

Criterio

Se separa lo repetible de lo que necesita juicio humano o decisión de negocio.

Solución

Se diseña un primer flujo funcional, acotado y medible.

Uso

Usuarios clave prueban la solución con casos reales y feedback directo.

Evolución

El aprendizaje decide si conviene ajustar, escalar o dejar el caso en pausa.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Menos errores, onboarding más rápido, estandarización de procesos.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Responde dudas operativas con pasos, fotos, vídeos o documentación aprobada para cada máquina/proceso.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Operario escanea QR de máquina o pregunta; recibe instrucción contextual y registra feedback.

Control 02

Datos suficientes

SOPs, manuales, vídeos, incidencias, formación, máquina/línea, idioma.

Control 03

Revisión humana

Solo documentación aprobada; control de versiones; modo offline si necesario.

Monitor de OEE y pérdidas ocultas

Lectura operativa

Entender pérdidas de disponibilidad, rendimiento y calidad.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Entrada

El proceso actual se observa con datos, personas, excepciones y herramientas reales.

Criterio

Se separa lo repetible de lo que necesita juicio humano o decisión de negocio.

Solución

Se diseña un primer flujo funcional, acotado y medible.

Uso

Usuarios clave prueban la solución con casos reales y feedback directo.

Evolución

El aprendizaje decide si conviene ajustar, escalar o dejar el caso en pausa.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Mejor foco de mejora continua, menos discusiones manuales, productividad.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Unifica datos de producción y paradas para explicar OEE y priorizar acciones.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Supervisores revisan pérdidas por turno/línea/producto y reciben hipótesis de mejora.

Control 02

Datos suficientes

MES, ERP, PLC, partes, paradas, calidad, turnos, órdenes.

Control 03

Revisión humana

Definiciones consensuadas; datos de paro fiables; evitar culpabilización.

Optimización energética en planta

Lectura operativa

Reducir consumo y coste energético sin comprometer producción.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Entrada

El proceso actual se observa con datos, personas, excepciones y herramientas reales.

Criterio

Se separa lo repetible de lo que necesita juicio humano o decisión de negocio.

Solución

Se diseña un primer flujo funcional, acotado y medible.

Uso

Usuarios clave prueban la solución con casos reales y feedback directo.

Evolución

El aprendizaje decide si conviene ajustar, escalar o dejar el caso en pausa.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Ahorro energético, menor huella, mejor control de costes.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Detecta consumos anómalos, horarios ineficientes y oportunidades por línea, producto o equipo.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Responsable ve consumo normalizado por producción y recomendaciónes semanales.

Control 02

Datos suficientes

Medidores, producción, turnos, tarifas, clima, máquinas, órdenes.

Control 03

Revisión humana

Validar seguridad y calidad antes de cambios operativos.

Planificador de cambios de formato/setups

Lectura operativa

Reducir tiempos de cambio y secuenciar mejor producción.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Entrada

El proceso actual se observa con datos, personas, excepciones y herramientas reales.

Criterio

Se separa lo repetible de lo que necesita juicio humano o decisión de negocio.

Solución

Se diseña un primer flujo funcional, acotado y medible.

Uso

Usuarios clave prueban la solución con casos reales y feedback directo.

Evolución

El aprendizaje decide si conviene ajustar, escalar o dejar el caso en pausa.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Más capacidad efectiva, menos paradas por cambio, mejor cumplimiento.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Recomienda secuencias de órdenes que minimizan limpiezas, cambios, mermás o setups.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Planificador compara plan actual vs sugerido y aplica restricciones reales de planta.

Control 02

Datos suficientes

Órdenes, matrices de cambio, disponibilidad, materiales, demanda, calendarios, restricciones.

Control 03

Revisión humana

Reglas de negocio editables; planificador mantiene decisión final.

Asistente de incidencias de calidad 8D/CAPA

Lectura operativa

Acelerar análisis y documentación de no conformidades.

Decisión clave
Empezar por el flujo donde el valor sea visible y el riesgo controlable.

Contexto

Se conectan fuentes, documentos, reglas y ejemplos reales del equipo.

Consulta

El usuario plantea una tarea, duda o decision dentro de su flujo habitual.

Propuesta

El asistente genera una respuesta, borrador, resumen o recomendación trazable.

Revisión

La persona valida, corrige y decide que se usa.

Aprendizaje

Las correcciones mejoran guias, plantillas y criterios de uso.

Impacto esperado

Qué debería mejorar.

Menos tiempo documental, mejores acciones, aprendizaje histórico.

Tiempo de ciclo
-30%

Menos pasos manuales y menos esperas entre equipos.

Calidad de decisión
+35%

Más contexto, trazabilidad y criterios comparables.

Adopción interna
+25%

Uso más claro porque la solución nace del proceso real.

Aplicación por escenario

Dónde encaja mejor.

Guía metodología 8D/CAPA, resume evidencias, propone causas posibles y acciones preventivas.

Escenario	Primer alcance	Señal de éxito	Riesgo a controlar
Proceso frecuente con alto volumen	Primer alcance acotado sobre el flujo más repetible y con datos disponibles.	Menos tiempo operativo y menos excepciones manuales.	Automatizar decisiones que todavía no tienen reglas claras.
Equipo con información dispersa	Unificar fuentes, criterios y bandejas de revisión antes de escalar.	Más visibilidad para responsables y menos dependencia de conocimiento informal.	No respetar permisos, responsables o versionado de datos.
Decision que necesita trazabilidad	Registrar evidencia, recomendación, validación humana y resultado.	Decisiones más rápidas sin perder control ni explicabilidad.	Confundir recomendación asistida con decisión automática.

Control 01

Uso con contexto

Calidad carga incidencia; la solución estructura informe, solicita datos faltantes y genera borradores.

Control 02

Datos suficientes

No conformidades, fotos, lotes, reclamaciones, parámetros, acciones previas.

Control 03

Revisión humana

Responsable valida causa raíz y acciones; trazabilidad de cambios.