Smart Machines para operaciones industriales de alta disponibilidad

El desafío

La compañía afrontaba tres retos críticos que derivaban en un elevado consumo de recursos y pérdida de eficiencia operativa:

• Falta de visibilidad: Equipos críticos operando sin telemetría avanzada, lo que impedía correlacionar datos entre líneas de producción y detectar anomalías a tiempo.
• Mantenimiento reactivo: Elevado coste operativo debido a paradas no planificadas, intervenciones urgentes y tiempos de respuesta lentos.
• Necesidad de un modelo digital escalable: Los sistemas heredados no permitían la integración de Inteligencia Artificial (IA) ni la réplica ágil de soluciones hacia otras plantas.

La solución: IA en el Edge y preparación para la Physical AI

Para resolver este escenario, GALEO diseñó y desplegó una plataforma industrial end-to-end construida sobre servicios de AWS. La arquitectura se fundamenta en acercar la capacidad de cómputo y decisión directamente a la planta:

Inteligencia Artificial en el Edge: Mediante la instalación de PCs Industriales dotados con AWS IoT Greengrass y conectividad OPC-UA, la plataforma no solo monitoriza en tiempo real, sino que traslada la inferencia de los modelos de IA directamente al borde de la red (Edge). Esto permite la detección ultrarrápida y temprana de anomalías en la maquinaria crítica de manera local y automatiza las alertas sin depender de la latencia de la nube.El salto hacia la Physical AI: Al consolidar una arquitectura distribuida donde los datos y los modelos algorítmicos conviven en la propia línea de producción, la planta establece la línea base digital perfecta para soportar la Segunda Ola de la IA (la Physical AI). El sistema queda preparado para albergar futuros casos de uso intensivos de IA en el Edge, permitiendo que la inteligencia evolucione de ser un mero recomendador a convertirse en un agente que pueda actuar directamente sobre el entorno y las máquinas físicas.

Impacto en el negocio (C-Level KPIs)

La transformación del mantenimiento reactivo a una operación basada en datos ha arrojado los siguientes resultados:

• +15% en la disponibilidad del equipamiento.
• -50% en el tiempo de respuesta ante anomalías.
• -40% en el tiempo de diagnóstico de fallos.
• -30% de reducción de incidencias críticas en planta.

Resultados cualitativos

• Los equipos operativos ahora actúan antes del fallo, no después.
• El mantenimiento se planifica por estado real, no por calendario.
• La planta dispone de una línea base digital para escalar IA industrial.
• Se reducen riesgos operativos y costes asociados a paradas imprevistas.

Arquitectura de valor

• Seguridad garantizada por AWS.
• Coste controlado y escalabilidad inmediata.
• Integrable con sistemas corporativos (ERP, GMAO, OT).
• Preparado para crecer a nuevas líneas o plantas.

Customer Review

«La implementación de una plataforma cloud ha permitido evolucionar hacia sistemas más autónomos, mejorando la detección de errores, la monitorización en tiempo real y la eficiencia operativa. El resultado es una solución más inteligente, que reduce esfuerzo, anticipa incidencias y aporta mayor valor al negocio.»