La escalabilidad en las industrias ya no es una tarea exclusiva de los grandes proyectos. Si queremos adaptarnos a las demandas del sector sin perder calidad, ingresos y tiempo, no nos queda otro camino que trabajar en su aplicación.
Este artículo recoge las claves para que puedas hacerlo gracias a herramientas como la nuestra, que incluyen inteligencia artificial integrada. Sigue leyendo y te lo explicamos.
Cómo controlar la escalabilidad con un sistema MES
La teoría es clara, una industria necesita fomentar su escalabilidad para crecer. Pero en la práctica, muchas empresas descubren demasiado tarde que su sistema no soporta la presión de la alta demanda o de un cliente nuevo. Lo que antes funcionaba se queda corto.
Y los errores, que antes eran puntuales, se multiplican, con lo que no solo no se aumentan los ingresos, si no que es posible que, paradójicamente, bajen a pesar de tener más trabajo.
Aquí es donde MESbook o herramientas similares entran en juego, ya que actúan como centro de mando de la fábrica. Permiten recoger datos en tiempo real, analizarlos y convertirlos en decisiones. Por ejemplo, detectar un aumento de los desperdicios al subir la velocidad de una línea, o prever un cuello de botella en la producción antes de que afecte a los plazos.
Con nuestro softwares, este tipo de alertas dejan de llevarnos a soluciones de urgencia y se convierten en toda una estrategia de anticipación para evitar errores.
Pasos para mejorar la escalabilidad
Lograr la escalabilidad no se consigue de un día para otro, es necesario construir unos buenos cimientos para soportar los cambios de demanda o volumen de producción. A continuación, te explicamos los elementos clave para conseguirlo con garantías.
Análisis de procesos
Antes de pensar en crecer, es fundamental entender cómo funciona realmente tu industria. No basta con tener la impresión de que “va bien”. Hay que convertir los hechos en números, para tener registros de lo que está pasando en los procesos de forma objetiva.
Cuanto más datos tengamos, con mayor éxito podremos intervenir. Entre otras cosas, podremos saber dónde hay margen de mejora y qué áreas no soportan un incremento de carga.
Un ejemplo habitual en muchas fábricas es que al duplicar turnos, los tiempos de ajuste entre lotes se disparan. Sin un análisis previo, se escala la producción, pero también se multiplica el desperdicio.
Definición de estándares
Una vez identificados los puntos críticos, toca estandarizar. Hablamos de establecer procedimientos claros, tiempos objetivo, parámetros de calidad o condiciones de operación, entre otras cosas. Si cada operario o sección trabaja a su manera, hacer frente a nuevos clientes o productos ampliará las diferencias y los errores.
Por ejemplo, al producir un mismo artículo en dos líneas distintas, deberían alcanzarse resultados comparables. Si una produce un 3% de merma y otra un 9%, la falta de estándar está penalizando directamente la rentabilidad.
Implementación de software
Digitalizar los procesos es el siguiente paso lógico. Con herramientas como MESbook, la captura de datos deja de depender del papel o de Excel. Las máquinas, sensores y operarios aportan información fiable, en tiempo real, sin esfuerzo adicional.
La ventaja no es solo tener el dato. Es tenerlo limpio, contextualizado y útil. Por ejemplo, no basta con saber que una máquina paró; hay que saber cuándo, cuánto tiempo y por qué. Solo así se puede actuar.
Capacitación del personal
Por supuesto, sin personas preparadas, no hay sistema que funcione. Implementar un software industrial exige acompañarlo con formación, algo que es todo un reto, ya que muchos empleados son reacios a dar un giro a sus metodologías habituales.
Pero cuando esto ocurre, el cambio es notable. Operarios que antes veían la digitalización como un control en su día a día, empiezan a usar los datos para resolver problemas por sí mismos que antes suponían horas y estrés.
Control de datos
Con IA, el control del dato se convierte en una herramienta activa para la mejora continua. No se trata de almacenar, sino de entender y actuar con precisión.
Su aplicación facilita la detección de patrones que no se ven a simple vista, interpretando miles de variables a la vez que permiten anticiparse a errores antes de que afecten a la producción.
Por ejemplo, puede asociar una bajada de rendimiento a una combinación concreta de operario, máquina y turno.
Corrección y mejoras
Por último, y gracias a también a la inteligencia artificial, cada error se convierte en una fuente de aprendizaje. MESbook aprende del histórico y propone ajustes antes de que el problema se repita.
Es decir, a medida que el sistema es testigo del funcionamiento de la industria, será capaz de redefinirlo para que todos esos errores se minimicen, fomentando la homogeneización de procesos y, por ende, alcanzar una mayor tasa de escalabilidad.
¿Te ha parecido interesante? ¿Quieres saber más? Te invitamos a contactar con nosotros y te mostraremos cómo aplicarlo a tu caso real, con datos, procesos y objetivos concretos.
Project Manager y Business Analyst en MESbook
Borja Martínez Roda
Team Leader y Business Analyst en MESbook, especializado en la aplicación de inteligencia artificial para la transformación digital y la optimización de la gestión empresarial. Como líder en la integración de IA en procesos estratégicos, impulsa la automatización y el desarrollo de asistentes inteligentes que mejoran la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Con una sólida formación en Business Intelligence, Industria 4.0 e Ingeniería de Organización Industrial, su trabajo se centra en redefinir el liderazgo y la gestión de proyectos a través de la tecnología y la innovación.