Quiénes somos
Software y consultoría para una visión clara de la producción.
Unimos el conocimiento de procesos industriales y software AI-driven para empresas textiles, del metal, del plástico y de otras industrias transformadoras, y empezamos siempre por entender cómo funciona de verdad la fábrica.
Nuestro origen
Nacimos de una carencia que encontramos en la planta.
Hablando con distintas industrias, vimos que faltaba algo fácil de decir y difícil de hacer: una visión de la producción lineal y objetiva: qué se está fabricando, dónde y qué la está retrasando.
De ahí nació FabVitals MES, pensado desde el principio con la inteligencia artificial en el centro: planificación, registro en el puesto e indicadores obtenidos de los datos reales de la fábrica, no de hojas rellenadas al final del día.
Nuestros consultores conocen los procesos de distintas industrias: textil, metal, plástico y otras transformadoras. Por eso cada proyecto empieza en la planta, no en el software.
Ahora estamos eligiendo las primeras fábricas para empezar FabVitals con nosotros. Si la suya puede ser una de ellas, hablemos. Pronto, más novedades.
Qué hacemos
Entender el flujo, escribir el proceso y después entregar el software que le encaja.
Nuestro objetivo no es venderle una licencia. Es entender su flujo de trabajo lo bastante bien como para describirlo con rigor y, después, entregar —junto con nuestro software— algo que haga la fábrica mediblemente mejor.
Mapeamos el flujo de trabajo
No el documentado. Seguimos órdenes de fabricación reales por la planta y registramos cómo circulan de verdad la información, los materiales y las decisiones.
Escribimos el proceso
El mapa se convierte en un proceso escrito que pasa a ser de su equipo. Ese documento es útil por sí solo, decida lo que decida después.
Entregamos el software
Cuando el diagnóstico pide un sistema, lo construimos y lo integramos, y después lo mantenemos, porque lo escribimos nosotros.
Medimos el resultado
Una mejora que no se ve en los números es una mejora que nadie defenderá seis meses después.
Dónde nos centramos
Industrias cuyos procesos conocemos.
Industria del metal
Corte, conformado, mecanizado y montaje, donde las órdenes de fabricación se dividen y vuelven a unirse y el trabajo en curso es realmente difícil de seguir.
Textil — confección y textil hogar
Transformación en varias fases con operaciones subcontratadas, donde un lote sale de las instalaciones varias veces antes de expedirse, y donde la trazabilidad del producto es cada vez más una exigencia regulatoria y no un extra.
Plástico y otras industrias transformadoras
Operaciones de transformación donde el rendimiento, el desecho y el retrabajo deciden el margen, y donde los datos que los explicarían se registran normalmente demasiado tarde para poder actuar.
Nuestros consultores conocen estos procesos desde dentro. Eso explica las preguntas que hacemos, y el escepticismo ante las respuestas que llegan antes que las preguntas.
Cómo pensamos
Cuatro posiciones que defendemos, incluidas las incómodas.
La tecnología es un medio, nunca el objetivo
El objetivo es un proceso mejor y decisiones mejores. El software, el IoT y la inteligencia artificial son medios. Si cambiar una rutina resuelve el problema, esa es la respuesta correcta y se la diremos.
No se digitaliza lo que no se entiende
Un proceso mapeado a partir de un manual de procedimientos describe lo que debería pasar. Nosotros mapeamos lo que pasa, que suele ser distinto y siempre es más útil.
La mayoría de los proyectos de IA fracasan por los datos, no por los modelos
El modelado rara vez es la parte difícil. La parte difícil son registros coherentes, detallados y fiables de lo que ocurrió en planta, y la mayoría de las fábricas nunca se construyeron para producirlos.
A veces el mejor resultado es no hacer proyecto
Preferimos decirle que faltan los cimientos antes que venderle un sistema que no va a sobrevivir al contacto con su planta. Peor para este trimestre, mejor para la relación.
Cómo usamos la IA nosotros mismos
Como instrumento de análisis, no como producto.
Usamos métodos asistidos por IA en nuestro propio trabajo de diagnóstico, para encontrar patrones en datos de producción, registros de paradas y descripciones de procesos más rápido de lo que podríamos a mano.
Esto importa por una razón honesta: permite que un equipo pequeño analice una fábrica a fondo en menos tiempo, y eso es lo que hace que un diagnóstico serio sea asumible para una pyme. Es una herramienta que mejora nuestro trabajo, igual que un instrumento de medida mejora el trabajo de un ingeniero.
No es afirmar que un algoritmo decida lo que su fábrica debe hacer. Cada conclusión que presentamos es una conclusión que sabemos explicar, defender y remitir a algo que observamos en su planta. Si no sabemos explicar por qué, no lo ponemos en el informe.
Ingeniería + Industria + Tecnología
Tres disciplinas que tienen que sentarse en la misma mesa.
Cada una por separado produce un tipo de fallo previsible. Sostener las tres es toda la razón de ser de nuestra forma de trabajar.
Ingeniería
Rigor sobre causa y efecto. Medir antes de concluir y ser concretos sobre lo que se espera de cada cambio. Sin esto, la mejora se convierte en opinión.
Industria
Respeto por cómo funciona realmente una fábrica: turnos, cambios de serie, pedidos urgentes, conocimiento informal y las razones por las que existe cada apaño. Sin esto, se diseña un sistema para una fábrica que no existe.
Tecnología
Saber qué es realmente construible, integrable y mantenible, y qué solo queda bien en una demostración. Sin esto, se crean expectativas que ninguna implantación puede cumplir.
Muéstrenos cómo funciona su fábrica.
Déjenos mirar sus procesos, identificar dónde se está perdiendo valor y determinar dónde puede ayudar realmente la tecnología.