IA para la operación industrial
Convierto los datos que su planta ya genera en decisiones de operación: optimización de procesos, OEE y modelos predictivos llevados a producción, junto al equipo que opera.
Paradas y caídas de ritmo que aparecen en el reporte del día siguiente, cuando ya no se pueden corregir.
Decisiones de proceso que dependen de quién está en el turno, no de lo que muestran los datos.
Pruebas de concepto prometedoras que nunca llegan a producción ni a la rutina de la planta.
Del dato de planta a la recomendación operativa
Cuatro frentes que se combinan según el problema: desde la visibilidad de la línea hasta modelos que recomiendan cómo operar, siempre llevados a producción.
Optimización de procesos
Modelos que recomiendan cómo operar: dosificación, consumo de insumos y set points, siempre dentro de los límites que define la planta.
OEE y productividad
Visibilidad en tiempo real de disponibilidad, rendimiento y calidad, para encontrar la capacidad oculta en cada línea.
Modelos predictivos
Machine learning sobre variables de proceso para anticipar fallas, paradas y desvíos de calidad antes de que ocurran.
MLOps y despliegue
Del notebook a producción: servicios en la nube, infraestructura como código, monitoreo de deriva y salud de los modelos.
Encontrar la capacidad que ya existe en su línea
El OEE (Overall Equipment Effectiveness) mide cuánto del tiempo planificado se convierte en producción buena. Es el producto de tres factores, y cada uno señala un tipo distinto de pérdida.
Lo que implemento
- 01Captura automática de datos de máquinas, PLC e historiadores, sin planillas manuales.
- 02OEE en tiempo real por línea, turno y producto, en un único tablero.
- 03Pareto de paradas para ver las principales causas durante el turno, no al día siguiente.
- 04Alertas cuando un equipo se detiene o sale de su ritmo.
- 05Estandarización de cambios de formato y arranques.
- 06Análisis con IA de causas raíz y recomendaciones de mejora.
Optimización del blanqueo de celulosa
En una planta de una de las mayores productoras de celulosa de Brasil, la pulpa pasa por varias etapas químicas consecutivas hasta alcanzar la blancura especificada. Cada etapa depende de la anterior, la materia prima varía y la respuesta del proceso llega con retardo.
El trabajo conectó los datos del historiador de planta a un modelo del proceso y a un optimizador con restricciones, que publica de forma periódica objetivos recomendados para cada etapa, siempre bajo el criterio del equipo de operación.
Caso descrito de forma general por confidencialidad. Sin datos ni resultados específicos del cliente.
- 01Datos de procesoMediciones de calidad y dosificación, leídas de forma continua.
- 02Modelo del procesoRelaciones aprendidas del comportamiento histórico de cada etapa.
- 03OptimizaciónLa combinación de dosis que cumple la calidad, dentro de los límites operativos.
- 04RecomendaciónObjetivos sugeridos que vuelven a los sistemas de la planta.
De la visita a planta a la operación
Un recorrido corto entre entender el proceso y ponerlo a funcionar, con el equipo de planta involucrado en cada etapa.
Visita a planta, conversación con operación y procesos, mapa de las variables disponibles.
Calidad, cobertura y correlaciones del histórico. Hipótesis validadas con el equipo.
Desarrollo, pruebas en paralelo a la operación y ajuste de límites con quien opera.
Despliegue, monitoreo continuo y réplica a otras líneas o unidades.
La analítica recomienda; el equipo de operación mantiene el control.
Cada recomendación es trazable hasta los datos que la originaron.
Confidencialidad por defecto, en su infraestructura o en su nube.
Cuando el dato de planta necesita convencer a alguien de afuera
Dentro de la planta, el dato del historiador es confiable. Cuando tiene que salir hacia un cliente, un fabricante de equipos, una certificadora o un banco, esa confianza no viaja con él. Hoy esa frontera se cruza con PDFs, planillas y auditorías.
El dato industrial empieza a valer dinero en el momento en que tiene que convencer a alguien fuera de la planta.
El fabricante cobra por horas productivas o piezas buenas. Un registro de producción que ambas partes pueden verificar se convierte en la base de la factura.
Compradores, certificadoras y bancos piden pruebas de qué se produjo, con qué insumos y cuándo. Un registro verificable reemplaza PDFs y auditorías puntuales.
Cada planta aporta datos anonimizados y gana crédito; quien consulta paga por consulta. Saber si su OEE es bueno sin abrir sus datos.
Un optimizador que paga por un precio de insumo, una ventana de clima o la calidad del lote de un proveedor antes de recomendar un cambio.
La prueba más pequeña
Un servicio que recibe un reporte de producción u OEE, guarda solo su huella digital y devuelve un recibo con fecha. Después, cualquiera con el mismo reporte puede comprobar que es el original y que no fue alterado. Ningún dato crudo sale de la planta y nada toca el sistema de control.
Es una hipótesis, no un resultado: nada de esto fue construido ni vendido todavía.
Conversemos sobre su proceso.
Cuénteme qué línea o proceso quiere mejorar. La primera conversación es para entender el problema, sin compromiso.