STRUCTURIT
Neuraplant: Plataforma inteligente para optimización de plantas industriales mediante IA y Digital Twin
Industria / Smart Industry / Manufacturing / Operaciones
01/10/2025
En desarrollo
Las plantas industriales operan con múltiples sistemas desconectados (PLCs, SCADA, MES, ERP), lo que dificulta obtener una visión integrada y explotar los datos en tiempo real para optimizar la operación.
Pain point
.Falta de visibilidad en tiempo real del rendimiento de planta
.Infrautilización de datos industriales
.Mantenimiento reactivo en lugar de predictivo
.Ineficiencias operativas y energéticas
.Dependencia de conocimiento experto no sistematizado
Descripción del Proyecto
EMPRESA
STRUCTURIT
IMPACTO EN NEGOCIO / KPIS
Incremento de producción efectiva Reducción de costes operativos Mayor vida útil de activos, mejora en sostenibilidad (energía y emisiones), aumento de la resiliencia operativa
FECHA
VARIAS SESIONES DURANTE EL AÑO
ACTIVIDAD
TALLER Y VISITA A INSTALACIÓN
OBJETIVOS ESPERADOS
Integrar datos OT/IT en una plataforma unificada
Crear un Digital Twin operativo de la planta
Aplicar IA para optimización y predicción
Reducir paradas no planificadas
Mejorar OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Democratizar el acceso a insights mediante agentes IA
TIPO DE TECNOLOGÍA DE IA USADA
Machine Learning (predicción de fallos, optimización de procesos)
Detección de anomalías en series temporales
IA generativa (agentes inteligentes para análisis y soporte operativo)
Modelos híbridos (físicos + data-driven para Digital Twin)
ROLES Y RESPONSABILIDADES
Operadores de planta: uso de dashboards y recomendaciones
Ingenieros de proceso: análisis y mejora continua
Data/AI team: desarrollo y mantenimiento de modelos
IT/OT: integración y ciberseguridad
REQUERIMIENTOS TÉCNICOS
Infraestructura híbrida (Edge + Cloud)
Baja latencia para casos críticos
Alta disponibilidad y resiliencia
Escalabilidad multi-planta
Seguridad industrial (OT + IT)
MÉTRICAS DE ÉXITO
Incremento 5–15% en OEE
Disminución 20–40% en paradas no planificadas
Mejora 10–25% en costes de mantenimiento
Bajada 10–20% en consumo energético
Reducción del tiempo de análisis de horas a minutos
DESAFÍOS ENCONTRADOS
Integración OT/IT compleja
Calidad y estandarización de datos
Latencia en entornos industriales críticos
Gestión del cambio en planta
Dependencia de expertos de dominio
PLAN DE MITIGACIÓN
Arquitectura edge para casos críticos
Data governance desde origen
Modelos explicables y validación por expertos
Enfoque human-in-the-loop
Estrategia de ciberseguridad industrial
QUÉ MEJORAR EN FUTURAS IMPLEMENTACIONES
Acelerar onboarding de plantas, mejorar estandarización de datos OT, mayor automatización del despliegue de modelos y evolución de agentes IA hacia sistemas autónomos
DATOS UTILIZADOS
Tipos:
.Series temporales (sensores, PLCs)
.Datos estructurados (ERP, MES)
.Datos no estructurados (logs, documentación técnica)
Origen de los datos:
.PLCs y sistemas SCADA
.Sistemas MES / ERP
.IoT industrial / Edge devices
.Historiadores de datos
Volumen y frecuencia:
.Alta frecuencia (ms–segundos) en datos OT
.Streaming continuo + almacenamiento en Data Lake
.Grandes volúmenes (GB–TB diarios en plantas complejas)
HERRAMIENTAS / PLATAFORMAS
Machine Learning (predicción de fallos, optimización de procesos)
Detección de anomalías en series temporales
IA generativa (agentes inteligentes para análisis y soporte operativo)
Modelos híbridos (físicos + data-driven para Digital Twin)
PROCESO / SISTEMA AL QUE SE INTEGRA
Sistemas OT (PLCs, SCADA)
Sistemas IT (MES, ERP)
Sistemas de mantenimiento (CMMS)
Sistemas energéticos
RESULTADOS OBTENIDOS O ESPERADOS
Mejora en eficiencia operativa
Reducción de paradas no planificadas
Optimización del consumo energético
Mejora en toma de decisiones en tiempo real
ASPECTOS ÉTICOS O DE GOBERNANZA
Seguridad en sistemas industriales críticos
Trazabilidad de decisiones IA
Explicabilidad de modelos en entornos operativos
Gobernanza de datos industriales
QUÉ FUNCIONÓ BIEN
Enfoque modular (casos de uso incrementales)
Integración edge + cloud
Uso de IA generativa para democratizar el acceso a datos
Digital Twin como capa unificadora