IA en la producción
Machine learning, visión artificial y detección de anomalías: no como experimento, sino integrados directamente en sus procesos de fabricación. Medibles, explicables y mantenibles.
Casos de uso
Mantenimiento predictivo
Sensores de vibración, temperatura y presión detectan anomalías en las máquinas antes de que se produzcan averías. Alerta temprana de 48 h en lugar de reparaciones de emergencia.
Visión artificial
Control de calidad basado en cámaras con una precisión del 95–99%. Expulsión automática sin parar la producción.
Planificación de turnos optimizada
Un modelo de ML combina perfiles de cualificación, capacidades de las máquinas y datos históricos de turnos para generar planes de turnos optimizados.
OCR y procesamiento de documentos
Clasificación automática de albaranes, protocolos de ensayo y órdenes de fabricación: tiempo de tramitación reducido a la mitad.
Nuestro enfoque de IA
Captación y preparación de datos
No hay ML sin buenos datos. Captamos las señales adecuadas, las depuramos y las estructuramos para el entrenamiento.
Desarrollo y entrenamiento del modelo
Elegimos el método adecuado para su caso de uso, no el más de moda. A menudo un modelo sencillo de anomalías funciona mejor que una CNN compleja.
Integración en los sistemas existentes
El modelo se ejecuta donde se necesita: en el dispositivo edge, en el MES o en la nube. Alertas por Teams, correo electrónico o dashboard.
Monitorización y entrenamiento continuo
Los modelos derivan con el tiempo. Implementamos una monitorización que vigila la calidad del modelo y activa el reentrenamiento.
Tecnologías utilizadas
Proyectos de referencia
Automoción, Sajonia
Mantenimiento predictivo
−67% averías no planificadas
Alimentación, Alemania
Control de calidad con visión artificial
97% de precisión de detección
Automoción, Alemania
Planificación de turnos con IA
−50% esfuerzo de planificación
Logística, Renania del Norte-Westfalia
Procesamiento OCR
−52% tiempo de tramitación
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos necesitamos para un modelo de ML?
Depende mucho del caso de uso. Para la detección de anomalías suelen bastar 4–8 semanas de datos de funcionamiento normal. Para visión artificial necesitamos típicamente entre 5.000 y 15.000 imágenes.
¿Qué ocurre si el modelo se equivoca?
Siempre incorporamos un human-in-the-loop. El modelo propone y la persona decide, sobre todo en la fase inicial. Con el tiempo, la confianza aumenta.
¿Podemos usar IA on-premise, sin depender de la nube?
Sí. Utilizamos GPU edge o servidores de inferencia locales. Los datos de producción sensibles no salen de la planta.
¿Cuánto se tarda en tener un primer modelo en producción?
Un modelo de detección de anomalías puede estar en producción en 4–6 semanas. La visión artificial suele requerir 8–12 semanas por la captación de datos y el entrenamiento.