Cierre mensual con datos de varios ERPs, control de planta con datos de OT/IT, calidad y trazabilidad, automatización del back-office. Casos en pymes industriales españolas de 100 a 500 empleados con ROI a 12 meses superior a 5×.
En industrial, la pieza decisiva casi nunca es el modelo: es el dato. Los datos viven en SCADA, MES, ERPs por planta y Excels que pasan por correo. Antes de pensar en copilots o agentes, hay que mover ese dato a un sitio donde se pueda consultar y cruzar. Una vez ahí, el resto va rápido.
La buena noticia: las pymes industriales españolas están en un punto óptimo. Suficiente volumen para justificar la inversión, suficiente estructura organizativa para sostener el cambio, y procesos lo bastante repetitivos para que la automatización funcione bien. Manufactura representa cerca del 14% del PIB español y emplea a casi 2 millones de personas — el mercado es enorme y la adopción de IA en pyme industrial está todavía por debajo del 10% según ONTSI 2024. La ventaja competitiva está disponible para quien se mueva primero.
Las palancas con mayor impacto a 12 meses, en orden de frecuencia con la que las priorizamos:
Cada una es una decisión con métrica defendible ante consejo. La pieza técnica (BI, RPA, copilot, knowledge graph) viene detrás de la decisión, no delante.
Decisión: unificar datos de varios ERPs (uno por planta) en una capa común con conciliación automática. Métrica típica: de 5 días a 4 horas, dashboard ejecutivo el día 1 (antes el día 8).
Decisión: automatizar el matching entre documentos cuando el volumen lo justifica. Métrica típica: 90%+ automático, validación humana solo en excepciones reales, liberación de 1-2 FTE.
Decisión: estructurar pedidos que llegan por WhatsApp, email o PDF directamente al ERP. Métrica típica: capacidad multiplicada sin contratar, equipo se dedica a excepciones que aportan valor.
Decisión: indexar históricos de incidencias, procedimientos y manuales en un knowledge accesible. Métrica típica: onboarding de 3 meses a 3 días, continuidad frente a rotación.
Componentes industriales con 4 plantas en España, cada una con su ERP. Cierre mensual de 5 días con 3 personas dedicadas y errores recurrentes en consolidación. Tras 8 semanas: cierre en 4 horas, 1 sola persona supervisando excepciones, informe ejecutivo el día 1 (antes el día 8). Stack: Python + LangChain + Postgres + LLM open-source self-hosted (datos sensibles). −96% tiempo de cierre, +92h/mes liberadas, ROI 11× a 12 meses.
Pyme metalúrgica con problema de calidad recurrente: 8% de piezas rechazadas en control final, sin patrón aparente para el equipo. Cruzando datos de variables de producción (temperatura, presión, lote de materia prima, turno) con resultados de control de calidad, un modelo identifica patrones que el ojo humano no veía. Tasa de rechazo del 8% al 2,3%, ahorro estimado en material y reproceso de 250-300 k€/año.
Fabricante con pedidos llegando por email + Excel adjunto + PDFs escaneados de distintos clientes. El equipo dedicaba 25 h/semana a transcribir manualmente al ERP, con errores frecuentes que generaban incidencias post-entrega. Tras 6 semanas: copilot que extrae los pedidos del canal que llegue y los carga al ERP, validación humana solo en partidas con dudas. 22 h/semana liberadas, 0 errores de transcripción reportados en 4 meses de operación.
Casos representativos basados en patrones repetidos en proyectos del sector y benchmarks ONTSI / McKinsey 2024. Los detalles concretos de nuestros propios proyectos los compartimos en la primera llamada.
Sí, de hecho es el escenario más común en pymes industriales que han crecido por adquisición o expansión geográfica. Conectamos vía API oficial cuando existe y vía conector custom cuando no. Hemos integrado SAP, Dynamics, Odoo, Sage, A3, Holded y ERPs verticales de sector en el mismo proyecto. La consolidación se hace en una capa de datos unificada, no tocamos los ERPs origen.
Vía gateways industriales (OPC UA, MQTT, Kepware) hacia un data lake o warehouse. La regla es nunca tocar el sistema OT directamente — leemos a través del gateway en modo solo lectura. Cumplimos NIS2 e IEC 62443 cuando el sector lo requiere. La línea de producción no se ve afectada en ningún momento.
Para datos sensibles desplegamos LLMs open-source (Llama 3, Mistral) en tu nube privada o on-premise — tus datos no salen de tu perímetro. Para casos no sensibles usamos APIs comerciales (OpenAI, Anthropic, Azure) en modo enterprise, donde tus datos no se utilizan para entrenar. Documento de seguridad detallado en la primera llamada.
Cero. Toda la integración ocurre en sistemas IT (ERP, MES, data lake), no en la línea de producción. El primer despliegue de cualquier piloto va side-by-side con el proceso existente; cuando se valida que funciona, sustituye al proceso manual sin interrupción operativa.
