La planta de trituración de áridos, digitalizada sin tocarla

El problema

El dato de producción muere en la pantalla cada vez que cambia el lote.

El panel de la planta de trituración muestra en cada momento toneladas producidas, humedad y consumo — datos vitales que hoy mueren en la pantalla cada vez que cambia de lote, porque nadie los transcribe de forma sistemática. Sin esa correlación, detectar por qué un lote de árido salió con más finos de lo esperado exige reconstruir a memoria lo que pasó en la planta ese día.

• El panel muestra toneladas producidas, humedad del material de entrada y consumo, y lo muestra solo mientras el lote está en curso: en cuanto se cambia de material, la pantalla se pone a cero y la jornada anterior deja de existir.
• La planta tiene una década o más, un panel propietario y ningún puerto de red accesible; sustituirla son cientos de miles de euros y semanas de parada de la valorización.
• Nadie transcribe esas lecturas de forma sistemática porque el operador está atento a la alimentación de la tolva y al atasco de la mandíbula, no a copiar cifras.
• Sin esas lecturas no hay correlación posible: explicar por qué un lote de árido reciclado salió con más finos exige reconstruir a memoria qué escombro entró ese día, quién alimentaba la tolva y cómo estaba de abierta la mandíbula.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Connect en modo foto sobre panel — se resuelve por fuera del cuadro eléctrico.

Connect modo foto sobre panel: una cámara industrial fija apunta al display y un OCR con LLM anclado interpreta cada lectura, estructurándola por lote y turno en la memoria central, sin intervenir en el cuadro eléctrico original.

No se abre el armario, no se toca el autómata y no se pide una interfaz al fabricante de la planta. Esa es la diferencia entre un caso que arranca en una semana y una sustitución de planta que lleva dos años en el plan de inversiones. La planta sigue siendo exactamente la misma máquina: lo único que cambia es que ahora deja rastro de lo que produce.

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Antes y después

La planta de hoy frente a la planta leída

Aspecto	Hoy	Con iLEAN Connect
Lecturas del panel	Se pierden al cambiar de lote	Histórico por lote y jornada
Toneladas producidas	Estimadas al cierre de obra	Contadas lote a lote
Exceso de finos	Se reconstruye a memoria	Se cruza con el material de entrada
Trazabilidad para el marcado CE	Lecturas sueltas y memoria	Serie continua por lote de árido
Cuadro eléctrico original	—	No se toca ni se interviene
CAPEX de sustitución de planta	En el plan de inversiones	Aplazable

Antes: cero correlación producción ↔ calidad, datos que mueren en pantalla. Después: análisis por lote en minutos y sustitución de la planta aplazable indefinidamente.

Estimación de impacto

Estimación de impacto — a validar con vuestros números.

El siguiente bloque es una estimación a validar con los datos concretos de tu planta. Lo planteamos para que el comité tenga un orden de magnitud; lo refinamos en el diagnóstico.

• Payback estimado 5-10 meses.
• CAPEX de reemplazo de planta evitado, que es la partida que hace que este caso se apruebe en dirección.
• Trazabilidad del árido reciclado de cara al marcado CE, hoy sostenida con lecturas sueltas.
• Y analizar un lote con exceso de finos pasa de reconstrucción a memoria a consulta de minutos, con la lectura del panel al lado del escombro que entró ese día.

Payback estimado 5-10 meses, evitando el CAPEX de reemplazo de planta y mejorando la trazabilidad del árido de cara al marcado CE. Estimación a validar.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Una cámara leyendo un display sirve como dato de producción?» — aquí la tarea es anclada: pantalla fija, campos en posición conocida y rangos físicos esperados en toneladas por hora, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1]. Y el sistema descarta el fotograma cuyo valor cae fuera del rango físico de la planta en lugar de darlo por bueno, que es lo que invalidaría la serie.

^[1] Paper OpenAI «Why Language Models Hallucinate», 2025 — sobre fiabilidad de la IA en tareas ancladas.