Process Mining en planta

Convierta datos de sensoresen actividades de proceso reales

Process.Science IoT Miner utiliza aprendizaje automático para reconocer qué están haciendo realmente sus máquinas, convierte esos estados en actividades de proceso y los vincula con las órdenes de producción de su ERP. Minería de procesos que llega hasta la planta de producción.
Vea cómo funciona
Hable con un experto

Su ERP conoce el pedido.
Sus máquinas conocen el resto

Entre el "pedido liberado" y el "pedido finalizado" ocurre todo lo que sucede en la planta de producción. El IoT Miner hace visible esa parte, en el mismo registro de eventos que el resto de su proceso.
Dashboard interface titled 'Moulding line 2, one week' displaying the progress of a data processing pipeline with steps 'Dataset', 'Clustering', 'Labelling' marked as Done and 'Event Log' as current step. Statistics show 60,480 readings, 6 sensors, continuous data with 77% confidence, and a 168-hour time span starting from 02/03/2026. A columns summary table lists three sensor types barrel_temperature_c, injection_pressure_bar, screw_speed_rpm, all continuous with unique values and change rates: 1,252 (99.5%), 4,065 (93.0%), and 538 (92.5%) respectively. The interface includes a sidebar menu and a 'Download event log' button.
Dashboard screen titled 'Clustering' showing clustering configuration for machine state readings. Displays six distinct machine states with a silhouette score of 0.498 and a 60-second window aggregation span. Table lists states #0 to #5 with rows, share percentages, and metrics for barrel temperature, injection pressure, screw speed, and mould temperature. Controls on the right allow selection of window span, search, configuration options, and setting fewest and most states. Sidebar with icons is visible on the left.
Screen showing a labelling interface for clustering activity states with a table listing states such as Production, Heating, Idle, Mould Change, Alarm Stop, and Purging, alongside columns for Rows, Share percentage, barrel temperature, injection pressure, screw speed, and mould temperature. On the right, a context input box describes an injection moulding machine making housings in two shifts and an option toggle to use a language model for naming states.
Dashboard interface showing an event log with 341 events, 84 cases, 6 activities, and median case duration of 34.5 minutes. Activity sequences like Idle to Heating to Production are listed with case counts. Controls on the right allow setting gap duration, events per case, fewest events, and merging repeated activities. Buttons for downloading and building the event log are at the top right.
User interface showing 'All datasets' section with one dataset titled 'Moulding line 2, one week' containing 60,480 readings from six sensors, dated 26/10/2026 at 13:45:02. There is a button to add a dataset. The interface has a vertical black sidebar with icons for navigation and language set to English.

Entienda cada parada

Las microparadas y los fallos se vuelven visibles como actividades propias, con su inicio, fin y frecuencia.

Rastree los retrasos hasta la máquina

Cuando un pedido se retrasa, usted puede ver qué estado en qué máquina lo provocó.

Una visión única para la planificación y la producción

Los eventos de la máquina y los pedidos del ERP se encuentran en el mismo registro de eventos, por lo que la planificación y la producción hablan sobre los mismos hechos.
La fórmula de Process.Science

De la señal de la máquinapara procesar información

Paneles de control de sensores

Muestre lo que midió una máquina. Temperatura, potencia, vibración. Una imagen fiable de la señal.

Process Mining en datos ERP

Muestra cómo se movió un pedido a través de la planificación, la producción y la entrega. Entre la liberación y la finalización, identifica cada paso individual.

Process.Science IoT Miner

Integra las actividades reales de la máquina en ese paso. Podrá ver qué estado en qué máquina retrasó cada pedido y con qué frecuencia.

Sus datos de máquina, descodificadosen tres movimientos

Agrupar detecta los patrones. Etiquetar les asigna un nombre. Fusionar los conecta con sus pedidos
Agrupar

Deje que los datos revelen sus patrones

El aprendizaje automático detecta los estados en los datos de sus sensores, sin necesidad de establecer umbrales manualmente.
Estados recurrentes:Hasta el 80% de los procesos se reconocen sin necesidad de modelado manual.
Anomalías aisladas:Las microparadas y los fallos se convierten en sus propios grupos, con una sincronización exacta.
Conexiones estándar:Puertas de enlace IoT, OPC UA y SCADA.
Dashboard screen titled 'Clustering' showing clustering configuration for machine state readings. Displays six distinct machine states with a silhouette score of 0.498 and a 60-second window aggregation span. Table lists states #0 to #5 with rows, share percentages, and metrics for barrel temperature, injection pressure, screw speed, and mould temperature. Controls on the right allow selection of window span, search, configuration options, and setting fewest and most states. Sidebar with icons is visible on the left.
Screen showing a labelling interface for clustering activity states with a table listing states such as Production, Heating, Idle, Mould Change, Alarm Stop, and Purging, alongside columns for Rows, Share percentage, barrel temperature, injection pressure, screw speed, and mould temperature. On the right, a context input box describes an injection moulding machine making housings in two shifts and an option toggle to use a language model for naming states.
Etiquetar

Sus expertos lo nombran una vez

Un clúster llamado "Estado A" no significa nada en un gráfico de procesos. Sus expertos le asignan un nombre una sola vez.
Sugerencias de la IA:El IoT Miner propone un nombre comercial para cada clúster.
Confirmación humana:Quien conoce la máquina, la acepta o la corrige. No se requiere un científico de datos.
Aprendizaje permanente:Cada etiqueta confirmada se reutiliza en todos los datos nuevos.
Fusionar

Un registro de eventos único para pedidos y máquinas

Las actividades de la máquina se vinculan con los pedidos de su ERP o MES mediante el número de pedido y la hora.
Una única fuente de verdad:Los eventos de la máquina se integran en el paso del ERP "Pedido 4711 en producción".
Causa raíz a nivel de máquina:El pedido 4711 se retrasó porque la "Microparada de máquina 3" ocurrió 15 veces.
Diseño eficiente:Solo se procesan estados reconocidos, no terabytes de curvas sin procesar.
Dashboard interface showing an event log with 341 events, 84 cases, 6 activities, and median case duration of 34.5 minutes. Activity sequences like Idle to Heating to Production are listed with case counts. Controls on the right allow setting gap duration, events per case, fewest events, and merging repeated activities. Buttons for downloading and building the event log are at the top right.
Perspectivas de expertos

IoT Mining en la práctica

¿Cómo se transforman los datos de las máquinas en información real sobre los procesos? El fundador Lucas M. Schroth demuestra cómo el IoT Miner de Process.Science reconoce automáticamente los procesos de producción, vincula los datos de las máquinas con los de los procesos y destaca oportunidades de optimización.
Identificación automática de procesos a partir de datos de sensores
Identificación de patrones y desviaciones
Transformar datos de producción en información concreta
Reservar una consulta con un experto
La configuración perfecta

Diseñado para tuPower BIyInteligencia

El IoT Miner añade la planta de producción al proceso de minería que ya utilizas. La herramienta de preparación de datos fusiona los datos de las máquinas y de los pedidos, y el resultado fluye hacia el sistema en el que trabajas.

Herramienta de preparación de datos

Da forma a los datos de tu ERP y fusiona las actividades de las máquinas con tus órdenes de producción en cada ejecución programada.
Descubre la herramienta de preparación de datos →
Dashboard interface for a loan origination pipeline showing two successful runs on 16.10.2026 at 21:53, with logs detailing completed events like application submitted, document received, kyc check, credit score calculated, manual risk review, offer created and accepted, contract signed, loan disbursed, and application rejected. On the right, the Loan Origination (Banking) section shows run health with 4 runs, 100% success rate, and average duration of 16 seconds. Source is Banking Core (MySQL), process is custom with 14 activities, and sink is not set. Buttons for Set up Schedule, Edit Pipeline, and Start Pipeline are at the top.

Integración con Power BI

Las tablas de salida tienen el diseño que esperan nuestras plantillas de informes de Power BI. Tu registro de eventos se integra en tu propio modelo, junto a tus dimensiones existentes, y los paneles funcionan sin necesidad de realizar ajustes por cada proyecto.
Descubre la suite de Power BI →
Automation rates by activity and over time in Process.Science

Process.Science Intelligence

Una ejecución finalizada se convierte en el conjunto de datos sobre el que trabajan tus proyectos de Intelligence y actualiza el análisis automáticamente. A partir de ahí, dispones de Configuración, Análisis, Información, Chat y Alertas.
Descubre Process.Science Intelligence →
Interfaz de Process.Science Intelligence con configuración, análisis, conocimientos, chat y notificaciones
Empezar

Vea sus propias máquinas como un proceso

Conecte una máquina o una línea, elija un proceso de producción y vea los resultados. Lo haremos juntos con sus datos, para que el resultado sea su planta de producción y no un conjunto de datos de muestra.
Funciona con sus propios datos de máquinas y ERP
Se conecta mediante protocolos estándar como OPC UA
No se requieren científicos de datos
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Preguntas frecuentes:Tecnología y viabilidad

Las respuestas que buscan primero los administradores de TI y los jefes de producción.
¿Necesitamos científicos de datos para el etiquetado?

No. La agrupación se realiza automáticamente. Para el etiquetado, solo necesita el conocimiento de las personas que operan las máquinas. Ellas le indican al sistema una vez: cuando la máquina muestra este patrón, lo llamamos "configuración".

Generamos terabytes de datos de sensores. ¿Podrá nuestro sistema de BI soportarlo?

Sí, porque nunca los ve. En lugar de cargar curvas sin procesar en Power BI, el IoT Miner preprocesa los datos y solo transmite los estados reconocidos como un registro de eventos simplificado, por ejemplo, actividad "Fallo", inicio 14:00, fin 14:05.

¿Qué datos de máquinas y sensores podemos conectar?

Series temporales de sus máquinas y sensores, recopiladas a través de puertas de enlace IoT o sistemas SCADA y protocolos estándar como OPC UA. Las señales típicas son potencia, temperatura, presión, velocidad y vibración.

¿Necesitamos la herramienta de preparación de datos?

Para combinar los eventos de las máquinas con los pedidos del ERP, sus datos de ERP deben estar disponibles como un registro de eventos limpio. Si ya genera uno, el IoT Miner puede funcionar por sí solo. Aun así, recomendamos la herramienta de preparación de datos, ya que gestiona la combinación automáticamente en cada ejecución.

¿Dónde se alojan nuestros datos?

Donde usted prefiera: en sus instalaciones, en su propio entorno de Azure o alojado por Process.Science. Process.Science cumple con el RGPD y cuenta con la certificación ISO 27001.

¿Cómo se integra el IoT Miner con el resto de la plataforma?

La herramienta de preparación de datos crea y mantiene los registros de eventos, Intelligence los analiza y el IoT Miner añade datos de máquinas y sensores allí donde su proceso llega a la planta de producción. Funcionan juntos y cada uno puede utilizarse por separado.