Antes de aplicar IA en una fábrica hay que tener datos de las máquinas y del proceso: vibración, temperatura, consumo, tiempos de ciclo, paradas, producción y calidad. Se captan con sensores, con los datos que ya generan los PLC y con lo que hay en el ERP, y se centralizan en un único sitio del que puedan beber los proyectos de IA.
Preparar la infraestructura de datos es una línea subvencionable por sí misma, sin necesidad de implantar todavía ninguna solución de IA. Si tu empresa es industrial y tiene centro en Euskadi, el programa SPRI de IA 2026 cubre el 60% del proyecto, hasta 100.000€ a fondo perdido. El plazo termina el 2 de noviembre de 2026.
Por qué esto es siempre el primer paso
La conversación se repite: una empresa quiere mantenimiento predictivo y, al mirar, resulta que las máquinas no miden nada, las paradas se apuntan en papel y la producción está en un Excel que rellena el encargado. No hay proyecto de IA posible ahí, porque no hay con qué alimentarlo.
La buena noticia: ordenar los datos ya aporta valor por sí solo. Antes de aplicar nada de IA, tener un cuadro de mando fiable de lo que pasa en planta ya cambia decisiones. Y en Euskadi está subvencionado como línea propia.
Qué merece la pena medir
| Dato | Para qué sirve | Coste |
|---|---|---|
| Vibración y temperatura | Predecir averías | |
| Consumo eléctrico | Eficiencia y estado de la máquina | |
| Tiempos de ciclo y paradas | Productividad real (OEE) | |
| Calidad y rechazos | Detectar causas de defectos | |
| Condiciones ambientales | Procesos sensibles a humedad o temperatura |
No hace falta medirlo todo desde el principio. Se empieza por lo que alimenta el primer caso de uso.
Cómo se captan los datos
Lo que ya tienes
Muchas máquinas ya generan datos por sus PLC o sus sistemas de control. A veces solo hay que ir a buscarlos.
Sensores añadidos
Para máquinas antiguas se instalan sensores externos de vibración, temperatura o consumo. Se pueden poner sin tocar el equipo.
Sistemas de gestión
El ERP y el sistema de calidad tienen contexto valioso: órdenes, lotes, referencias, incidencias.
Lo importante es que los tres hablen entre sí. Un dato de vibración sin saber qué pieza se estaba fabricando en ese momento vale la mitad.
Centralizar sin montar un proyecto eterno
Reglas para no morir en el intento
- Empieza por una línea o una máquina, no por toda la planta.
- Ordena solo los datos del primer caso de uso.
- Guarda el histórico desde el día uno: los datos de hoy son el modelo de mañana.
- Monta un cuadro de mando pronto, para que el valor se vea.
- No cambies de ERP para esto: se puede integrar sin migrar.
Por dónde empezar
Elige el caso de uso primero y trabaja hacia atrás: si quieres mantenimiento predictivo en la prensa principal, necesitas sensores en esa prensa y su histórico de averías. Nada más, de momento.
Ese enfoque —datos al servicio de un caso concreto, no un gran proyecto de datos por si acaso— es lo que diferencia un proyecto que llega a producción de uno que se queda en presentación. El planteamiento general está en cómo preparar los datos de tu empresa para la IA.
Preguntas frecuentes sobre los datos de planta industrial
¿Qué datos necesito de mis máquinas para aplicar IA?
Depende del caso, pero los habituales son vibración y temperatura (para predecir averías), consumo eléctrico, tiempos de ciclo y paradas, datos de calidad y rechazos, y condiciones ambientales si el proceso es sensible. Se empieza por los que alimentan el primer caso de uso.
¿Puedo captar datos de máquinas antiguas?
Sí. Para equipos sin electrónica moderna se instalan sensores externos de vibración, temperatura o consumo, que se pueden montar sin modificar la máquina. No hace falta renovar el parque de maquinaria para empezar.
¿Tengo que cambiar de ERP para centralizar los datos?
No. Lo habitual es conectar lo que ya tienes: los datos del PLC, los sensores nuevos y la información del ERP se centralizan en un único sitio sin sustituir tus sistemas. Lo explicamos en integrar IA sin migrar de sistemas.
¿Ordenar los datos aporta algo antes de aplicar IA?
Sí, bastante. Un cuadro de mando fiable de lo que pasa en planta (producción real, paradas, rechazos) ya mejora decisiones por sí solo, antes de aplicar ninguna predicción. Es un valor inmediato del proyecto.
¿Cuánto histórico de datos hace falta?
Para modelos predictivos suelen necesitarse varios meses de datos que incluyan situaciones normales y algún fallo. Por eso conviene empezar a guardar cuanto antes: los datos que registres hoy son los que entrenarán el modelo el año que viene.
¿Esto entra en las ayudas de IA?
Sí. En Euskadi, la línea de infraestructura y datos del programa SPRI 2026 cubre sensórica, IoT, bases de datos y visualización al 60%, incluso sin implantar todavía una solución de IA.
Lo montamos y te lo encajamos en la ayuda
Si tu empresa es industrial y está en Euskadi, este proyecto puede cubrirse al 60% hasta 100.000€. El plazo cierra el 2 de noviembre.
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