Vea exactamente dónde su producción está perdiendo tiempo

El tiempo de inactividad no planificado, los cuellos de botella cambiantes y los plazos de entrega incumplidos le cuestan miles de millones a la industria. Haga visibles los ciclos de retrabajo, los bloqueos de rendimiento y las pérdidas de OEE en tiempo real, de forma totalmente automatizada y nativa dentro de su infraestructura de BI.
La realidad en sin optimizar líneas de producción
95%
del tiempo total de fabricación es, en realidad, tiempo de espera e inactividad entre etapas de trabajo.
15–20%
En promedio, las empresas pierden una parte de sus ingresos totales debido al "costo de la mala calidad" (retrabajo y desperdicio).
55–60%
¿Está la Eficacia General de los Equipos (OEE) global promedio lejos del estándar de clase mundial del 85%?

Sus paneles de producción en acción

Transformamos registros complejos de MES y ERP en una herramienta de control interactiva. Descubra sus verdaderos factores de coste, directamente en Power BI, Microsoft Fabric o nuestra plataforma.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Power BI.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Qlik Sense.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Tableau.
Rendimiento y OEE

Localice cuellos de botella cambiantes

Los métodos tradicionales como el Value Stream Mapping son estáticos. En realidad, los cuellos de botella cambian cada minuto. Optimizar el cuello de botella equivocado es un esfuerzo perdido y su OEE se estanca.
Identificación en tiempo real: El algoritmo le muestra exactamente dónde se está acumulando material (WIP) frente a una máquina en este momento.
Análisis de causa raíz: Compruebe con solo pulsar un botón si los tiempos de preparación, los fallos a corto plazo o la escasez de material están causando el retraso.
Aumento del rendimiento: De media, nuestros clientes reducen sus cuellos de botella en un 43% y aumentan significativamente su OEE.
Process.Science Order Management Detailed View Dashboard with rework and Reliability Groups.
Process.Science Order Management Detailed View Dashboard with rework and Reliability Groups.
Gestión de la calidad (COPQ)

Acorte radicalmente los ciclos de reelaboración

Incluso con un alto índice de rendimiento de primera pasada (FPY) por estación, los errores se acumulan: hasta el 40% de todas las piezas suelen requerir al menos una reelaboración. Cada paso de reelaboración aumenta drásticamente los costes unitarios.
Control de conformidad: El sistema compara continuamente el programa de trabajo planificado con las rutas de producción reales.
Reconocimiento de patrones: Identifique con precisión las variantes de proceso o los tipos de máquina que, estadísticamente, generan más residuos.
Reducción de costes: Reduzca su tiempo de reprocesamiento hasta en un 52% y proteja sus márgenes.
Order-to-Cash y logística

Garantice entregas a tiempo (OTIF)

Las penalizaciones por entregas tardías suelen consumir hasta el 50% del valor del pedido. El 69% de los clientes B2B no vuelve a realizar pedidos tras un retraso significativo.
Monitoreo de O2C: Realice un seguimiento fluido de los pedidos desde su entrada y aprobación hasta que estén listos para el envío.
Sistema de alerta temprana: Detecte posibles retrasos en las entregas durante el procesamiento de pedidos, no solo en el momento del envío.
Bloqueos manuales: Identifique entradas de pedidos incorrectas que provocan costosos ciclos de reprocesamiento en las ventas internas.
ps4qlk Process Analyzer Details Page for Qlik Sense.

Del taller a la inteligencia de procesos

Impulsado por nuestra herramienta de preparación de datos (DPT), Process.Science se conecta a prácticamente cualquier sistema de origen, desde sistemas SAP PP / ERP hasta MES y SCADA, y convierte los datos de transacciones que ya generan en inteligencia de procesos.

Extracción de datos

Nos conectamos a sus sistemas de origen. Cada registro de material, cada respuesta de BDE y cada estado de máquina deja un rastro digital.

Generación de registros de eventos

A partir de millones de puntos de datos sin procesar y aislados, se genera un flujo de proceso cronológico y fluido (orden de producción, estación, marca de tiempo).

Integración flexible

El gráfico de procesos se calcula directamente en Power BI, Microsoft Fabric o en nuestra plataforma. Sin silos en la nube externa, sin interrupciones del sistema.

Información práctica

Los paneles interactivos muestran de inmediato dónde disminuye el rendimiento, dónde se producen retrabajos o dónde se estancan los pedidos.
Seguridad desde el diseño

La protección de la propiedad intelectual y la seguridad de los datos son nuestra prioridad. Con Process.Science, el algoritmo va hacia sus datos. Usted mantiene la soberanía total de sus datos dentro de su propia infraestructura.

Los datos de producción, los planes de trabajo y las listas de materiales son la propiedad intelectual (PI) más valiosa de su empresa. A diferencia de las soluciones independientes que trasladan sus datos confidenciales de MES a nubes externas, nosotros cambiamos las reglas del juego.

Sin fugas de datos

Nos integramos de forma nativa con su sistema de BI. Sus datos de producción nunca salen de sus firewalls.

Certificado

Process.Science cuenta con la certificación ISO 27001 y desarrolla software conforme a los más altos estándares de seguridad alemanes.

Gobierno y cumplimiento

Siga utilizando sus derechos de usuario y aprobaciones existentes de Active Directory y Power BI con total facilidad.

Resultados industriales probados

Los analistas confirman que los clientes de minería de procesos en el segmento empresarial obtienen el retorno de la inversión en solo 6 meses y un ROI del 383% en tres años. Ejemplos reales de nuestra tecnología lo demuestran:
Corporación tecnológica global: Logró 1,5 millones de entregas puntuales adicionales al año y redujo drásticamente las intervenciones manuales.
Empresa química líder: Mejora de la tasa de éxito a la primera del 18% al 42% y aumento de las entregas a tiempo y completas (OTIF) al 90%.
Proveedor líder de equipos industriales: Reducción del tiempo de entrega de pedidos bloqueados en un 40% y eliminación de más de 120.000 actividades manuales en el proceso O2C.

¿Por qué Process.Science?

Sus ventajas frente a costosas soluciones independientes, resumidas de un vistazo.
Integración 100% flexible: integración nativa en Power BI o Microsoft Fabric, o ejecute nuestra plataforma de forma local para una flexibilidad total.
Máxima seguridad de los datos: Sus datos confidenciales de producción y maquinaria nunca abandonan su infraestructura informática. No creamos silos en la nube externos.
El tiempo de obtención de valor más rápido: En lugar de proyectos informáticos de años de duración, ofrecemos información y paneles fiables en un plazo de 4 semanas durante la prueba de concepto.
Coste total de propiedad inmejorable: Costes de licencia, implementación y formación (coste total de propiedad) significativamente inferiores a los de los proveedores tradicionales de minería de procesos.
¿Tiene más preguntas?

Preguntas frecuentes de Producción

Las respuestas más importantes para directores de planta, directores de operaciones (COO) y responsables de TI.
¿Necesitamos nuevos sensores IoT en nuestras máquinas para esto?

No. La minería de procesos utiliza principalmente las huellas digitales que ya se generan en su MES (sistema de ejecución de fabricación) o sistema ERP (como SAP PP). Cada respuesta de un paso de trabajo, cada movimiento de material y cada transferencia es suficiente para visualizar el proceso en tiempo real. No es necesario realizar actualizaciones de hardware.

Ya medimos nuestro OEE. ¿Qué valor añadido ofrece la minería de procesos?

Una medición clásica de OEE le indica si una máquina está parada o funciona demasiado lento. La minería de procesos le indica el porqué. Vinculamos los datos de la máquina con la logística ascendente y los procesos de pedidos. De este modo, puede ver si la máquina está parada porque falta material en el almacén, si un proceso de configuración se planificó incorrectamente o si hubo un cuello de botella de calidad en el paso anterior.

¿Se pueden mapear nuestras complejas listas de materiales (BOM) multinivel?

Sí. Los algoritmos modernos de minería de procesos admiten lo que se denomina "minería de procesos centrada en objetos". Esto significa que podemos mapear relaciones complejas: cuando 10 componentes se convierten en un ensamblaje (convergencia) o un pedido se divide entre tres máquinas (divergencia), nuestro sistema lo representa de forma correcta y transparente.

¿Funciona el Process Mining también para lotes de tamaño 1 o fabricación altamente personalizada?

Sí, y especialmente bien. Sobre todo en la fabricación de variantes complejas o en lotes de tamaño 1, los métodos de análisis clásicos (como los estudios de tiempos) pierden el hilo. Dado que nos basamos en las huellas digitales de cada orden de producción individual (ID de caso), reconstruimos la secuencia exacta de cada producto y hacemos visibles los cuellos de botella y los reprocesamientos específicos.

¿Se analizan nuestros datos de maquinaria en tiempo real?

Esto depende principalmente de la configuración de su sistema de BI y de sus sistemas de origen. En la práctica, solemos cargar los datos en ciclos cortos y fijos (por ejemplo, cada hora o cada 15 minutos) en su panel de Power BI o Qlik. Esta configuración "casi en tiempo real" es totalmente suficiente para el control dinámico de turnos y el análisis de cuellos de botella, a la vez que protege el rendimiento de sus sistemas MES/ERP productivos.

Transparencia en 30 días

Pruebe Process.Science con sus propios datos

Solicite nuestra hoja informativa gratuita. Descubra cómo funciona nuestra Prueba de Concepto (PoC) y cómo identificamos cuellos de botella y ciclos de reprocesamiento en su sistema en solo 4 semanas.
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