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Software MES Enterprise
Estado de cuenta, datos personales y accesos rápidos para el usuario industrial.
Ingeniera de procesos · Planta Norte. Último inicio: hoy 08:14.
⚙️Notificaciones de mantenimiento, alertas OEE y umbrales de desgaste.
🔒Autenticación de dos factores, roles de planta y sesiones activas.
📞Contactar al equipo de integración MES. Tiempo de respuesta estimado: 2 h.
Protección de accesos, cifrado de telemetría y respuesta ante incidentes en planta.
Todo el tráfico entre sensores PLC y la nube se cifra con TLS 1.3. Los registros de desgaste de herramientas CNC viajan encapsulados en túneles VPN dedicados por línea de producción.
ActivoAutenticación multifactor para cada rol operativo. Los ingenieros de planta tienen permisos granulares sobre dashboards OEE y módulos de planificación CapEx. Auditoría de sesiones en tiempo real.
ActivoCada cliente SaaS opera sobre un esquema de base de datos aislado. Las proyecciones de mantenimiento predictivo y los históricos de paradas no se cruzan entre tenants.
ActivoProtocolo documentado de escalado para brechas de seguridad. El equipo de operaciones recibe alertas automáticas ante anomalías en el tráfico de datos de planta. SLA de contención en 15 minutos.
ActivoActualizaciones de seguridad aplicadas en ventanas de mantenimiento programadas. El motor de balanceo de carga física operativa se actualiza sin interrumpir la producción activa.
ActivoRevisión de seguridad externa realizada en el último trimestre. Cumplimos con los estándares de la industria para entornos MES.
Ver política de seguridadDefiniciones y condiciones de uso
No. El módulo de balanceo distribuye la producción entre líneas según la capacidad real de cada máquina, pero la decisión final de asignación recae en el jefe de planta. El sistema emite recomendaciones basadas en métricas OEE y desgaste de herramientas CNC; el operador confirma o ajusta la ruta antes de que se ejecute en los PLC.
Los algoritmos predictivos reducen la probabilidad de fallos inesperados, pero no los eliminan por completo. Factores externos como cortes de suministro eléctrico, errores de operación o defectos de materia prima pueden provocar paradas que el sistema no anticipa. El software registra estos eventos para mejorar iterativamente los modelos.
No. CapEx Optimizer Suite modela escenarios de inversión en maquinaria y mantenimiento, pero el presupuesto final debe ser aprobado por el área financiera de cada organización. Las proyecciones de gasto de capital se basan en datos históricos de paradas y demanda; cualquier cambio en las condiciones del mercado puede alterar las estimaciones.
La plataforma SaaS puede desplegarse en infraestructura propia del cliente o en la nube designada en el contrato. Los registros de vibración, temperatura y torque de herramientas CNC se transmiten cifrados y no se comparten con terceros sin autorización explícita. El cliente conserva la propiedad total de sus datos operativos.
Las alertas emitidas por Predictive Wear Engine son recomendaciones técnicas basadas en series temporales. No constituyen certificaciones de seguridad ni eximen al cliente de cumplir con normativas locales de mantenimiento industrial. Cada organización es responsable de validar las condiciones reales de sus equipos antes de intervenir.
El núcleo de orquestación MES requiere conectividad para sincronizar datos entre módulos y actualizar los modelos predictivos. Sin embargo, los dashboards locales pueden operar en modo offline durante un máximo de 72 horas, almacenando los registros en caché. Pasado ese período, el sistema detiene la emisión de nuevas alertas hasta restablecer la conexión.
Plataforma central para coreografiar sistemas MES con analítica en tiempo real. Integra datos de sensores PLC y registros de desgaste de herramientas CNC para generar alertas de mantenimiento preventivo automáticas.
Ver ficha técnicaMotor de predicción que analiza series temporales de vibración, temperatura y torque de cada herramienta CNC para estimar su vida útil restante. Emite recomendaciones de cambio con hasta 72 horas de antelación.
Explorar algoritmoSuite para modelar escenarios de inversión en maquinaria y mantenimiento. Cruza datos históricos de paradas con proyecciones de demanda para recomendar el momento óptimo de cada inversión.
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