Inteligencia artificial para la industria, integrada en tu planta
Aplicamos inteligencia artificial para la industria sobre los datos que ya generan tus máquinas, sensores y sistemas MES. Mantenimiento predictivo, inspección de calidad con visión artificial y planificación optimizada, empezando por una prueba de concepto rápida en tu propia línea.
6 casos de usoMachine learning predictivoDetección de anomalías
IA en Industria 4.0
Por qué la inteligencia artificial marca la diferencia en la industria 4.0
La inteligencia artificial para la industria ha dejado de ser un piloto de laboratorio. Las plantas acumulan años de datos en PLC, SCADA, historiadores y MES, pero buena parte solo se consulta cuando algo falla. Al mismo tiempo, la presión sobre costes energéticos, plazos de entrega y calidad exige decidir más rápido y con menos margen de error. El reto no es tener datos, sino convertirlos en decisiones fiables durante el turno de producción.
En Proinicia combinamos machine learning, visión artificial e IA generativa con desarrollo de software a medida para que esos modelos funcionen dentro de tus sistemas, no en una presentación. Empezamos con un diagnóstico gratuito para identificar el caso de uso con más potencial, lo validamos con una prueba de concepto sobre datos reales de tu planta y, si funciona, lo integramos con tu MES, ERP y SCADA y te acompañamos en su evolución.
Retos del sector
Los desafíos que resolvemos en la industria 4.0
1
Paradas no planificadas y averías
Las averías imprevistas detienen líneas completas, disparan horas extra y comprometen entregas. El mantenimiento preventivo por calendario sustituye piezas que aún funcionan y no evita los fallos que realmente importan.
2
Calidad dependiente de la inspección manual
La inspección visual humana se fatiga, varía entre turnos y no escala a cadencias altas. Los defectos detectados al final de línea generan chatarra, reprocesos y reclamaciones de cliente difíciles de rastrear.
3
Datos de planta aislados en silos
PLC, SCADA, MES, ERP y hojas de cálculo conviven sin un modelo de datos común. Sin integración IT/OT es imposible cruzar variables de proceso con calidad, mantenimiento o costes.
4
Planificación rígida ante una demanda volátil
Cambios de pedido, roturas de suministro y precios energéticos variables obligan a replanificar a diario. Hacerlo con hojas de cálculo consume horas del equipo y deja fuera restricciones reales de capacidad.
Casos de uso
Casos de uso de inteligencia artificial en la industria 4.0
Aplicaciones concretas de IA, machine learning y software a medida que podemos diseñar e implantar en tu organización.
CASO 01
Mantenimiento predictivo de máquinas y activos críticos
Entrenamos modelos de machine learning con señales de vibración, temperatura, consumo eléctrico y el histórico de órdenes de trabajo del GMAO. El sistema detecta anomalías y estima la vida útil remanente de cada activo, de modo que mantenimiento recibe alertas priorizadas con antelación suficiente para planificar la intervención en una parada programada, con el repuesto ya pedido.
Menos paradas no planificadas y mayor vida útil de los equipos
Machine learning
Detección de anomalías
IoT industrial
CASO 02
Control de calidad con visión artificial en línea
Instalamos cámaras industriales en los puntos críticos del proceso y entrenamos modelos de deep learning para detectar defectos superficiales, errores de montaje o desviaciones dimensionales en tiempo real. El modelo se ejecuta en edge junto a la línea, rechaza la pieza o avisa al operario y registra cada imagen vinculada al lote para trazabilidad y análisis de causa raíz.
Inspección homogénea en todos los turnos y menos defectos que llegan al cliente
Visión artificial
Deep learning
Edge computing
CASO 03
Optimización de parámetros de proceso con machine learning
En procesos como inyección de plástico, extrusión, mecanizado o tratamientos térmicos, cruzamos variables de proceso del historiador con los resultados de calidad para identificar qué combinaciones de temperatura, presión o velocidad generan scrap. El modelo recomienda al técnico de proceso los ajustes de consigna para cada referencia y material, y aprende de cada nuevo lote producido.
Menos scrap y reprocesos, y un proceso más estable entre referencias
Gradient boosting
Explicabilidad (SHAP)
Analítica de procesos
CASO 04
Planificación y secuenciación de la producción con IA
Combinamos previsión de demanda con modelos de optimización matemática que tienen en cuenta capacidades de máquina, tiempos de cambio, turnos, disponibilidad de materiales y fechas comprometidas. El planificador obtiene una secuencia factible sin rehacer hojas de cálculo, simula escenarios ante un pedido urgente o una avería y publica el plan directamente en el MES y el ERP.
Mejor cumplimiento de plazos y más horas productivas por máquina
Optimización
Previsión de demanda
Investigación operativa
CASO 05
Asistente de IA generativa para técnicos de mantenimiento
Un agente basado en LLM con arquitectura RAG consulta manuales de fabricante, procedimientos internos, planos y el histórico de averías del GMAO. El técnico pregunta en lenguaje natural desde la tablet a pie de máquina y recibe los pasos de diagnóstico con la fuente citada. También redacta el parte de intervención y propone el cierre de la orden de trabajo.
Diagnósticos más rápidos y conocimiento experto accesible para todo el equipo
IA generativa
RAG
Agentes LLM
CASO 06
Plataforma de datos IT/OT y gemelo digital de planta
Desarrollamos a medida la capa que conecta PLC, SCADA y sensores mediante OPC UA y MQTT con el MES y el ERP, y consolida los datos en una plataforma cloud o híbrida con un modelo común por activo, orden y lote. Sobre ella se construyen cuadros de mando de OEE en tiempo real, un gemelo digital del proceso y el resto de modelos de IA.
Una única fuente de verdad para producción, calidad y mantenimiento
Desde nuestra consultoría de inteligencia artificial seleccionamos la técnica adecuada para cada problema y la integramos en tus procesos con arquitecturas seguras, escalables y mantenibles.
Un proceso ágil y transparente, pensado para reducir riesgo e invertir solo en lo que demuestra valor.
Diagnóstico inicial
Sin coste: analizamos tu reto, tus datos y tus sistemas, identificamos los casos de uso con mayor retorno y te damos una hoja de ruta clara.
Prueba de concepto
Validamos la solución con tus datos reales en semanas, no meses, con métricas de negocio acordadas desde el principio.
Desarrollo e integración
Llevamos el modelo o la aplicación a producción, integrada con tu ERP, CRM o plataforma, con seguridad y escalabilidad.
Evolución continua
Monitorizamos, reentrenamos y mejoramos. Formamos a tu equipo para que la solución genere valor de forma sostenida.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre IA en la industria 4.0
¿Cuánto cuesta implantar inteligencia artificial en una fábrica?
Depende del alcance, del estado de los datos y del nivel de integración. Por eso empezamos con un diagnóstico gratuito y, después, con una prueba de concepto acotada a un caso de uso y una línea, con un presupuesto definido de antemano. Así sabes lo que inviertes antes de escalar a más líneas o plantas y puedes decidir con resultados obtenidos sobre tus propios datos.
¿Cuánto tarda una prueba de concepto de mantenimiento predictivo o visión artificial?
Una prueba de concepto suele durar entre 4 y 8 semanas si los datos ya existen. En mantenimiento predictivo el factor limitante es disponer de histórico con fallos suficientes; si no lo hay, empezamos con detección de anomalías. En visión artificial, el tiempo depende sobre todo de captar y etiquetar imágenes representativas de cada tipo de defecto.
¿Necesito tener sensores y muchos datos para empezar con IA en la industria?
No necesariamente. Muchas plantas ya tienen datos útiles sin explotar en el PLC, el SCADA, el MES o el GMAO. En el diagnóstico revisamos qué datos existen, su calidad y qué falta. Si hace falta instrumentar, proponemos solo los sensores imprescindibles para el caso de uso elegido, y en visión artificial basta con una muestra bien etiquetada para arrancar.
¿Os integráis con nuestro MES, ERP y sistemas OT existentes?
Sí. La integración es parte central del proyecto: un modelo que no llega al MES, al ERP o a la pantalla del operario no aporta valor. Trabajamos con protocolos industriales como OPC UA y MQTT, APIs y conectores estándar de SAP y otros ERP, respetando la segmentación de red entre IT y OT y las políticas de ciberseguridad de tu planta.
¿Cómo afecta el AI Act europeo a la IA en entornos industriales?
La mayoría de casos industriales, como el mantenimiento predictivo o la optimización de procesos, no suelen considerarse de alto riesgo. Sí puede serlo la IA que actúa como componente de seguridad de una máquina, que además debe encajar con el nuevo Reglamento de Máquinas. Analizamos el encaje normativo de cada caso desde el diseño y documentamos los modelos, aunque la valoración legal final corresponde a tus asesores.
Descubre qué es el mantenimiento predictivo con machine learning, qué datos necesitas y cómo implantarlo paso a paso para reducir paradas no planificadas.
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
Cristóbal Garrido