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Lo que la IA puede hacer en tu planta.

Un caso real del sector siderometalúrgico y las aplicaciones que evaluamos en cada diagnóstico. Solo el caso real lleva cifras.

Hojas de corte digitales y base de datos centralizada

Problema

Hojas de corte en papel que un operario pasaba a Excel cada día, y un stock que había que confirmar llamando al taller.

Solución

Hojas de corte digitales desde el puesto, volcadas a una base de datos centralizada de pedidos, stock y producción.

2–3 h diarias recuperadas por operario e inventario fiable al 95%+
n8nGoogle WorkspacePower BI

Certificados de calidad automáticos

Problema

Cada certificado se preparaba a mano y el cliente esperaba entre 24 y 48 horas.

Solución

El certificado se genera automáticamente a partir de los datos de producción que ya están registrados.

De 24–48h de espera a generación instantánea
MakeGoogle Workspace

Agente IA de seguimiento operativo

Problema

Nadie tenía una visión diaria de qué se atascaba en la operación ni dónde.

Solución

Un agente de IA que revisa la operación a diario y señala incidencias y cuellos de botella al responsable.

6+ cuellos de botella críticos identificados y en proceso de solución
Claude AIn8n

ERP propio desde cero

Problema

Las piezas actuales resuelven los cuellos de botella más urgentes, pero siguen apoyándose en herramientas separadas.

Solución

Propuesta para la siguiente fase: un ERP propio construido desde cero, con automatizaciones puntuales sobre la operación.

Propuesta, aún no ejecutada
Roadmap

Pedidos validados contra el stock real

Problema

Pedidos que entran por email y por teléfono y se confirman sin saber si hay material.

Solución

Cada pedido se registra en un único sitio y se cruza con el stock antes de confirmarlo al cliente.

Aplicación posible, todavía sin resultado medido
PedidosStock

Presupuestos con precios siempre al día

Problema

Presupuestos duplicados y precios de material que cambian a diario y se actualizan a mano.

Solución

Una tabla de precios única que alimenta todos los presupuestos y avisa cuando un precio cambia.

Aplicación posible, todavía sin resultado medido
PresupuestosPrecios

Trazabilidad de calidad por lote

Problema

Los registros de calidad están en papel o en hojas sueltas y es difícil reconstruir la historia de un lote.

Solución

Registro de calidad digital desde el puesto, enlazado al lote y al pedido del cliente.

Aplicación posible, todavía sin resultado medido
CalidadTrazabilidad

Inspección con visión artificial

Problema

Inspección visual manual que depende del turno y del cansancio del operario.

Solución

Cámaras y un modelo de visión en la línea, solo cuando el volumen de piezas lo justifica.

Aplicación posible, todavía sin resultado medido
VisiónCalidad

Mantenimiento predictivo

Problema

Averías que paran la línea sin previo aviso.

Solución

Datos de máquina e incidencias en un mismo sitio para anticipar fallos. Si no hay histórico, lo primero es empezar a registrarlo.

Aplicación posible, todavía sin resultado medido
SensoresML predictivo

Conocimiento de planta documentado

Problema

Conocimiento crítico en la cabeza de 2–3 personas a punto de jubilarse, sin documentar.

Solución

Un asistente que recoge procedimientos y criterios del equipo veterano y los hace consultables desde el móvil.

Aplicación posible, todavía sin resultado medido
RAGDocumentación

Antes del diagnóstico

Guías prácticas para llegar a la primera llamada con las preguntas correctas.

Tu primer proyecto de IA

Cómo elegir el primer proceso sin quemar presupuesto.

20 tareas para delegar en la IA

Una lista para contrastar con tu propia operación.

I+D+i en proyectos de IA

Requisitos y documentación desde el primer día.

Informe Motivado Vinculante

Qué protege y cuándo compensa pedirlo.

Preguntas sobre los casos.

Las dudas más habituales sobre qué hemos hecho y qué no.

Porque es el que tenemos. Las demás fichas de esta página son aplicaciones posibles dentro de una planta, y están marcadas como tales: no llevan cifras porque todavía no las hemos medido en un cliente. Preferimos enseñar un caso verificable a inventar resultados.

Depende del alcance. Trabajamos en sprints de 2 semanas y al final de cada uno hay una demo y un punto de decisión: si algo no avanza como esperabas, lo hablamos antes de seguir.

Los que se repiten muchas veces, consumen muchas horas y tienen reglas claras. En planta suelen ser la transcripción de papel a Excel, la confirmación de stock, los certificados de calidad y los presupuestos. En nuestro caso real, por ahí empezamos.

No siempre. Para tareas de razonamiento y generación de contenido, los modelos actuales no requieren datos propios. Para predicción y scoring, cuantos más históricos tengas, mejor, pero se puede empezar con datos básicos e ir mejorando el modelo.

Antes de empezar, definimos entre 3 y 5 métricas concretas: horas ahorradas, porcentaje de tareas automatizadas, reducción de errores, tiempo medio de respuesta. Las medimos antes del proyecto y hacemos seguimiento durante los primeros meses.

¿Cuál es tu cuello de botella?

Una llamada de 30 minutos. Si no vemos un retorno claro, te lo diremos.

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