Casos reales

Inteligencia artificial industrial para plantas de mezclado, envasado y distribución química

Una planta de distribución y maquila química no fabrica molécula: formula, envasa, identifica y reparte. Entre la pipa que descarga en el patio de tanques y el tambor que llega a una sucursal hay cinco o seis manos, otros tantos papeles y una etiqueta de peligro que tiene que decir exactamente la verdad. Cada uno de esos saltos es una oportunidad de que el litro pierda su identidad.

Ver los 12 casos, uno a uno ↓

Recorrido de la pipa al camión de reparto con las cuatro verificaciones de ingreso, proceso, envase y despacho alrededor del patio de tanques y la línea, y el balance de masa del lote cuadrando al litro en el centro

Los dolores de este sub-sector son propios y se repiten en cualquier planta: órdenes de maquila y partes de envasado que viven en papel hasta el final del turno; una unidad de recuperación de solventes cuyo panel no deja histórico; avisos críticos de proveedores y transportistas que se leen tarde; un laboratorio que libera lote en una hoja de cálculo que alguien retranscribe; recepciones de granel que se teclean con el camión esperando; cambios de producto que se firman sin evidencia; y, al cierre de mes, una merma de granel que nadie sabe explicar.

En estas páginas hay doce casos de uso de sistemas IRIS aplicados a esa realidad concreta, agrupados en los tres bloques de la arquitectura: Connect (capturar lo que hoy se pierde), Edge (visión IA en la línea) y Agentes (la memoria que se vuelve cerebro). Ninguno exige sustituir una máquina: todos se montan sobre el equipo, los papeles y los sistemas que la planta ya tiene, con el humano siempre al mando de la decisión.

Hablemos

Agenda una masterclass de 45 minutos para tu equipo de operaciones: te mostramos estos doce casos aplicados a tu planta y salimos con un piloto acotado sobre la mesa." ---

Trabajamos sobre los datos reales de tu planta, no sobre los nuestros. Diagnóstico sin compromiso.

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