Datos e historización
Los datos de producción que se pierden o quedan escondidos en silos no se pueden analizar. Construimos la base de datos que necesitan sus análisis de OEE, sus modelos de IA y sus evidencias de cumplimiento normativo.
El problema de los datos en la fabricación
- Los datos existen, pero no se archivan o solo en formatos propietarios
- No hay una estructura de datos unificada: cada máquina tiene su propio formato
- Los análisis deben recopilarse a mano en Excel
- Faltan datos históricos para análisis de tendencias o entrenamiento de ML
- El cumplimiento normativo exige archivar datos durante 5–10 años, algo que no está garantizado
Qué construimos
Sistema historian
Base de datos de series temporales (InfluxDB, TimescaleDB u OSIsoft PI) para valores de máquina, puntos de medición y parámetros de proceso, con políticas de retención definidas.
Capa de datos unificada
Modelo de datos unificado para todas las fuentes: OPC UA, SQL, API REST, exportaciones del ERP. Datos legibles para herramientas de BI, dashboards y pipelines de ML.
Calidad y validación de datos
Reglas de plausibilidad, tratamiento de lagunas y detección de anomalías directamente en el pipeline de datos, antes de que los datos lleguen al análisis.
Archivo y cumplimiento normativo
Archivo a largo plazo con plazos de conservación definidos, registros de auditoría y conjuntos de datos inalterables para GMP, ISO y requisitos internos.
Tecnologías utilizadas
Preguntas frecuentes
¿Qué sistema historian recomiendan?
Depende de sus requisitos y de su presupuesto. InfluxDB es excelente para datos de series temporales en empresas medianas. Para instalaciones grandes también utilizamos OSIsoft PI o TimescaleDB.
¿Durante cuánto tiempo deben guardarse los datos?
Lo definimos juntos en función de los requisitos normativos (p. ej., GMP: 10 años) y de sus objetivos de análisis. Dimensionamos la solución de almacenamiento en consecuencia.
¿Podemos unificar datos de distintos sistemas?
Sí. Construimos una capa de datos unificada que integra OPC UA, bases de datos SQL, exportaciones del ERP y flujos IIoT, legible para herramientas de BI y modelos de ML.
¿Qué diferencia hay entre un data lake y un historian?
Un historian está optimizado para datos de series temporales en tiempo real (valores de máquina, puntos de medición). Un data lake almacena todo tipo de datos no estructurados. Combinamos ambos según el caso de uso.