Integración MES y Modernización Legacy

Nuestra metodología para reemplazar sistemas legacy fragmentados por una plataforma de producción integrada.

Este caso de estudio es una demostración de metodología con una empresa ilustrativa. Muestra nuestro enfoque y capacidades, pero no representa un trayecto real con un cliente.

Empresa manufacturera europea (200-500 empleados)ManufacturaSoftware Empresarial a Medida8-14 meses (típico)

25-40%

Mejora esperada en eficiencia

Significativo

Ahorro esperado en costos

50-70%

Reducción esperada en entrada manual

Minutos

Detección esperada de desviaciones

El Desafío

Las empresas manufactureras operan a menudo con múltiples sistemas no integrados: un MES obsoleto, un sistema de registro de calidad separado y reportes manuales para la dirección. Los datos deben transcribirse manualmente entre sistemas, los errores son inevitables y falta visión de la producción en tiempo real.

Múltiples sistemas legacy no integrados con transferencia manual de datos
Pérdida significativa de tiempo por entrada manual de datos por línea de producción
Detección tardía de desviaciones de calidad
Reportes de gestión que no están actualizados

Nuestro Enfoque

Nuestra metodología contempla un enfoque de migración por fases donde la nueva plataforma se despliega línea por línea sin interrupciones de producción. El edge computing en el piso de producción hace posible recopilar datos de máquinas que antes eran inaccesibles.

1

Análisis de Procesos y Auditoría de Sistemas

4-6 semanas

Mapeo detallado de todos los procesos de producción, flujos de datos y puntos de integración con sistemas existentes.

2

Arquitectura de Plataforma Unificada

3-5 semanas

Diseño de la plataforma integrada con integración OPC-UA, dashboards en tiempo real y órdenes de trabajo móviles.

3

Despliegue por Fases por Línea de Producción

20-30 semanas

Implementación línea por línea con operación paralela para minimizar riesgos y capacitar a los operadores.

4

Optimización y Analítica Predictiva

6-10 semanas

Modelos de machine learning para mantenimiento predictivo y optimización de producción basados en datos históricos.

Resultados Esperados

Basándonos en nuestra metodología, esperamos la eliminación de la transferencia manual de datos, una reducción considerable en el tiempo de detección de desviaciones de calidad y visión de producción en tiempo real para la dirección. El ahorro de costos se espera principalmente por mejora de eficiencia y reducción de desperdicio. Los resultados exactos dependen de la complejidad del entorno de producción y la situación de partida.

Nuestra metodología de manufactura se enfoca en lograr visión de producción en tiempo real sin interrupciones de producción, mediante un enfoque de implementación por fases que minimiza riesgos y lleva gradualmente a los operadores.

Descripción de la metodología AppMakelaar Manufacturing Practice

Technologies Used

OPC-UAEdge ComputingReal-time DashboardsReact / Next.jsPythonTimescaleDB

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