KIT Avz-01: Predictivo en Equipos Críticos (Mantenimiento predictivo IoT)

• Paradas no planificadas en equipos cuya falla provoca interrupciones significativas en la producción.
• Enfoque predominantemente correctivo o preventivo por calendario, con baja capacidad para anticiparse a las fallas.
• Falta de datos de condición (vibración, temperatura, corrientes, ciclos) que permitan evaluar el deterioro de los equipos.
• Dificultad para justificar inversiones en renovación de activos o en repuestos críticos por ausencia de evidencia objetiva.
• Escasa trazabilidad de la historia de fallas y síntomas previos, lo que dificulta aprender de los incidentes y mejorar la estrategia de mantenimiento.

KIT Avz 02: Visión artificial para control de calidad

• Escapes de defectos de calidad que llegan a etapas finales, al cliente o al mercado.
• Inspección visual manual con alta variabilidad (cansancio, acostumbramiento, subjetividad) y dificultad para sostener criterios constantes.
• Cuellos de botella en puestos de inspección que reducen el rendimiento de la línea.
• Ausencia de datos estructurados sobre tipos y frecuencia de defectos por turno, máquina, operador o proveedor de insumos.
• Dificultad para justificar inversiones en mejoras de proceso o equipamiento por falta de evidencias cuantitativas de los problemas de calidad.

KIT Avz-03: Trazabilidad de Lote/Unidad (Genealogía Avanzada)

• Dificultad para reconstruir la genealogía de productos (origen de insumos, equipos, turnos, controles) en tiempos compatibles con reclamos o auditorías.
• Necesidad de hacer retiros preventivos amplios por no poder acotar rápidamente qué productos están realmente afectados.
• Registros de producción, calidad y logística dispersos en papeles, planillas y sistemas no integrados.
• Falta de evidencia digital confiable para demostrar cumplimiento de requisitos de clientes, normas o regulaciones.
• Limitada capacidad para hacer análisis de causas raíz de problemas de calidad a partir de datos de trazabilidad.
• Cerrar brechas típicas de trazabilidad “real” (captura en puntos del proceso, asociación de insumos/etapas/controles y consultas de genealogía auditables), evitando financiar funcionalidades ya provistas en forma equivalente por módulos existentes de ERP/MES cuando no agreguen verificables adicionales.

KIT Avz-04: Simulación y Gemelo digital

• Falta de herramientas para evaluar de manera objetiva el impacto de cambios en la operación.
• Decisiones de inversión o reorganización tomadas sólo sobre la base de intuición o planillas estáticas.
• Dificultad para identificar con precisión cuellos de botella y efectos secundarios de cambios en una parte de la línea.
• Limitada capacidad para comunicar y consensuar decisiones entre áreas (producción, logística, ingeniería, comercial) a partir de escenarios cuantificados.

Kit Avz-05: Impresión 3D para Prototipado y Utillajes

• Tiempos largos y costos altos de prototipado con métodos tradicionales.
• Dificultad para validar diseño y ergonomía en etapas tempranas.
• Ausencia de utillajes simples que podrían mejorar la calidad y reducir tiempos.
• Brecha entre el trabajo en CAD y la fabricación física de piezas de prueba.

Kit Avz-06: Realidad aumentada virtual para operación y entrenamiento

• Tiempos largos y costosos para formar personal en tareas complejas.
• Errores en procedimientos críticos que generan riesgos de seguridad, calidad o paradas.
• Desalineación entre instructivos escritos y la práctica real en planta.
• Falta de espacios seguros para simular fallas o emergencias.

Los 6 kits avanzados te van a ayudar a:

• Resolver paradas no planificadas y mejorar la asignación de recursos de mantenimiento.
• Implementar una visión artificial para el control de calidad en una unidad productiva crítica (línea, celda, estación o etapa)
• Tener trazabilidad de un lote y/o unidad orientado a una línea, familia de productos o flujo crítico en la empresa industrial;
• Adoptar modelos de simulación y/o gemelo digital, que combinan relevamiento de procesos, construcción de un modelo simplificado y análisis de escenarios para apoyar decisiones sobre capacidad, cuellos de botella, reglas operativas y mejoras de layout.
• Sumar capacidades básicas de impresión 3D para prototipado y desarrollo de uno o dos casos de uso de realidad aumentada (RA) y/o realidad virtual (RV) para entrenamiento y asistencia en operación o mantenimiento en una empresa industrial.

• Menos paradas no planificadas y mayor continuidad operativa, al pasar de un mantenimiento reactivo o por calendario a uno basado en datos, con capacidad real de anticipar fallas.
• Decisiones de mantenimiento e inversión mejor fundamentadas, gracias a datos objetivos, historial de fallas y evidencia cuantitativa para justificar renovación de activos y repuestos críticos.
• Mejora sostenida de la calidad, reduciendo defectos mediante una inspección más consistente, eliminación de cuellos de botella y disponibilidad de datos estructurados sobre tipos y causas de fallas.
• Trazabilidad integral y confiable, que permite reconstruir rápidamente la genealogía del producto, acotar retiros preventivos, responder a reclamos o auditorías y demostrar cumplimiento normativo con evidencia digital.
• Análisis profundo de causas y mejora continua, integrando datos de producción, calidad y logística para entender el impacto real de cambios operativos y evitar decisiones basadas sólo en intuición.
• Optimización del desempeño de la línea, identificando con precisión cuellos de botella, efectos secundarios y escenarios alternativos, facilitando el consenso entre áreas a partir de información cuantificada.
• Reducción de tiempos y costos de desarrollo, validando diseño, ergonomía y procesos en etapas tempranas, y cerrando la brecha entre el diseño CAD y la fabricación de prototipos funcionales.
• Mayor seguridad y eficiencia en la capacitación, con formación más rápida y efectiva, alineada a la práctica real, y con entornos seguros para entrenar tareas críticas, fallas y emergencias.