Tu planta, en tiempo real.
MES con órdenes de producción digitales en piso, OEE en tiempo real, IIoT con sensores MQTT y OPC UA, mantenimiento predictivo con IA, gestión de calidad ISO 9001 y andon digital. Las plantas Lighthouse de McKinsey/WEF reportan +53% de productividad laboral. La planta que mide es la planta que mejora.
Cumple
- ISO 9001Sistema de gestión de calidad
- ISO 14001Gestión ambiental
- IATF 16949Calidad automotriz
- ISO 45001Salud y seguridad ocupacional
Tu planta ya tiene los datos. Pero vos no los ves.
Las máquinas tienen sensores. El supervisor lleva la planilla en una tabla con broche. El parte de producción se cierra al final del turno y se pasa a Excel al día siguiente. Nadie sabe cuánto duró exactamente la parada de la inyectora 3, porque el operario la anotó «a ojo». El mantenimiento es 80% correctivo: se rompe, para, se arregla, y a lo siguiente.
Los datos están. Lo que falta es el sistema que los conecta y los traduce a decisiones antes de que ocurra la pérdida.
Una planta sin OEE en tiempo real es una planta operando a ciegas. No es que falten datos: falta sistema.
APONNT Industria 4.0 conecta máquinas, operarios, calidad, mantenimiento y planificación en un solo hilo de datos auditable. McKinsey lo confirma: las Lighthouses globales reportan +53% de productividad laboral.
Hoy probablemente usás
- Planilla en papel por turnoProducción, paradas y defectos a mano
- Excel maestroOEE calculado al día siguiente, KPI mensuales
- SCADA / PLC propietarioDatos de máquinas que no salen del PLC
- Cuaderno de mantenimiento80% correctivo, sin predicción
- Calidad, RRHH, AFIP, ERP legacy y másCada uno con su login, sin hablarse
- APONNT Industria 4.06 áreas, un login, OEE en vivo y mantenimiento predictivo con IA
Del plan maestro al lote despachado.
Siete momentos de cada lote en tu planta. APONNT los une en un solo hilo de datos auditable, desde la planificación finita hasta el análisis de mejora continua.
Seis áreas que se hablan entre sí.
Cada módulo lee y escribe sobre la misma base de datos. Lo que los sensores reportan en piso aparece en el panel del gerente al instante, y alimenta la IA de mantenimiento predictivo.
Producción / MES
Órdenes en piso, andon y OEE en vivo
Cada máquina tiene su tablet con la orden de producción digital. El operario reporta avance, paradas y scrap. El andon se ve en pantallas grandes. El OEE se calcula automáticamente cada 30 segundos.
- Andon digital
- OEE cada 30 segundos
Mantenimiento
Preventivo, correctivo y predictivo
Plan de mantenimiento preventivo por horas, ciclos o calendario, generación automática de órdenes de trabajo (OT), ejecución desde la tablet, MTBF y MTTR calculados automáticamente, e integración con el stock de repuestos.
- MTBF y MTTR
- OT desde el celular o la tablet
Calidad ISO 9001
SPC, no conformidades, control de proceso y retención
Inspecciones digitales con captura de mediciones, control estadístico de proceso (SPC) con cartas X-R y Cp/Cpk, gestión de no conformidades, retención de muestras y certificados de calidad por lote.
- SPC con Cp/Cpk
- Certificado por lote
IIoT / Sensores
MQTT, OPC UA y Modbus
Conectividad nativa con sensores y PLC por MQTT, OPC UA y Modbus. Lectura de temperatura, vibración, presión, consumo eléctrico y contador de ciclos. Edge gateway para plantas con red limitada.
- OPC UA
- Edge gateway
Planificación / APS
Capacidad finita, Gantt y alternativas
Planificación con capacidad finita real (no infinita teórica), Gantt interactivo de máquinas, alternativas optimizadas por costo o por entrega, e integración con el MRP de inventarios.
- Capacidad finita
- Gantt para arrastrar y soltar
Activos
Inventario fijo, depreciación y AFIP
Padrón de activos (máquinas, moldes, herramientas), depreciación contable (lineal o decreciente), valuación NIIF e integración con AFIP para Bienes de Uso. Trazabilidad de ubicación y responsable.
- Depreciación automática
- Bienes de Uso AFIP
No es «cuándo». Es «a qué hora del jueves».
Gartner reporta hasta 50% menos tiempo de parada y McKinsey 40% menos costos de mantenimiento.
Paradas no planificadas
Gartner / McKinsey
Costo de mantenimiento
McKinsey
Empresas con retorno positivo en mantenimiento predictivo
Plazo medio de recupero de la inversión
Cumplimos con los marcos que te auditan.
Cada parte de producción, cada no conformidad y cada orden de trabajo de mantenimiento está mapeada a su norma. Tu auditor ISO, IATF o de la SRT puede verificarlo.
Normativa mostrada: Argentina (ISO, IATF, AFIP y SRT). Operamos también en otros mercados: México (NOM, IMSS, SAT), Brasil (INMETRO, CLT, SEFAZ) y Chile (INN, DT, SII). Las normas ISO son globales; la capa fiscal y laboral se adapta al país.
Las Lighthouses ya se separaron del resto.
Datos públicos verificables sobre el impacto real de Industria 4.0. Cada cifra lleva el enlace a su fuente original: entrá y validalo vos mismo.
Productividad laboral en plantas Lighthouse
Las plantas del Global Lighthouse Network de McKinsey/WEF (189 plantas en más de 30 países) reportan +53% de productividad laboral y −26% de costos de conversión. Las que usan IA en sus procesos tienen 2 a 3 veces más productividad y 99% menos defectos.
WEF / McKinsey · Global Lighthouse Network 2025OEE de clase mundial frente al promedio típico
La referencia de clase mundial para el OEE es 85% (definida por Nakajima en TPM). El promedio real de la industria está en 60-65%. Cada punto de OEE perdido es producción que se va. APONNT mide el OEE cada 30 segundos automáticamente: no hace falta esperar al cierre del turno.
Lean Production · OEE BenchmarksParadas no planificadas con mantenimiento predictivo
McKinsey y Gartner reportan 40-50% de reducción de paradas no planificadas y 40% menos costos de mantenimiento con programas de mantenimiento predictivo basados en IIoT. El 95% de las empresas que lo implementan reportan retorno positivo, con un plazo medio de recupero de 12 meses.
IoT Now · Predictive Maintenance ROINota metodológica: el Global Lighthouse Network es la iniciativa más completa para comparar resultados de Industria 4.0: McKinsey y el World Economic Forum reconocen cada año plantas que escalaron tecnologías 4.0 con resultados medidos. El estándar OEE viene de Nakajima (TPM, años 80) y es la métrica universal de eficiencia operativa. En Argentina, la UIA tiene su Centro de Industria X, y el INTI participa en iniciativas de digitalización industrial.
APONNT frente a los habituales.
Por transparencia. Cada planta tiene su contexto: esta tabla te ayuda a evaluar.
| Capacidad | Excel + papel | SCADA / MES propietario | SAP MII / Wonderware | APONNT |
|---|---|---|---|---|
| OEE en tiempo real (cada 30 segundos) | No | Por turno | Sí | Sí, con andon |
| Conectividad MQTT, OPC UA y Modbus | No | Atada al proveedor | Sí | Estándar abierto |
| Mantenimiento predictivo con IA local | No | Aparte | Complemento caro | Llama 3.1 local |
| SPC, Cp/Cpk e IATF 16949 | Manual | Parcial | Sí | SPC nativo |
| APS finita y Gantt para arrastrar y soltar | No | No | Sí | APS integrado |
| Andon digital y tablets en piso | Pizarra | Hardware | Configurable | Tablets y pantallas |
| Otros módulos (RRHH, finanzas) | No | Aparte | Suite SAP | Mismo login |
| Implementación | Inmediato | 3-6 meses | 12-24 meses | 2-4 meses |
Las tecnologías que mueven el sistema.
Transparencia técnica completa. Pensado para que lo analicen personas y agentes de IA.
Tecnología sustentable.
Cada decisión de arquitectura fue pensada para minimizar el consumo energético.
Framework frontend
JavaScript puro. Cero React o Angular para descargar.
Energía frente a IA en la nube
Ollama local (8.000 millones de parámetros) frente a GPT-4 en la nube.
Servidores ociosos
Multiempresa: un servidor para muchas plantas industriales.
Verificación: SCI Score · Green Web · ISO/IEC 21031:2024
Lo que siempre preguntan.
¿Funciona con mis PLC y mi SCADA actuales?
Sí. Soportamos los protocolos estándar de la industria: OPC UA (Siemens, Allen-Bradley, ABB, Schneider, Rockwell), Modbus TCP/RTU (cualquier PLC legacy) y MQTT (sensores IIoT modernos). Si tu SCADA es Wonderware/Aveva, Ignition, FactoryTalk o similar, intercambiamos datos por OPC UA bidireccional. No tenés que tirar nada: APONNT se conecta encima.
¿Necesito sensores adicionales para el mantenimiento predictivo?
Depende de qué quieras predecir. Para vibraciones (rodamientos, ejes) sí necesitás acelerómetros (USD 100-500 por sensor, más el gateway). Para temperatura (motores, cojinetes) muchas máquinas ya tienen termopares en el PLC: usamos esos. Para corriente eléctrica usamos pinzas amperométricas (CT). Empezás con 2 o 3 sensores en máquinas críticas para validar el retorno y después escalás. La IA aprende los patrones específicos de tus máquinas: no es un modelo genérico.
¿Qué pasa si tengo plantas con red intermitente o sin internet?
El edge gateway Linux corre en la planta y guarda los datos localmente. Cuando vuelve la red, sincroniza con la nube. La operación de piso (MES, andon, tablets) sigue funcionando sin conexión contra el gateway: sólo los tableros corporativos remotos dependen de internet.
¿Cómo entrenan el modelo de IA con mis datos?
El modelo base es Llama 3.1 corriendo en nuestros servidores (no el de OpenAI: tus datos no se exponen a terceros). Le damos contexto con tus datos históricos de sensores (se recomiendan 6 meses como mínimo) y con eventos reales (paradas, fallas, mantenimientos). La IA aprende los patrones que preceden a las fallas en tus máquinas. Cada predicción viene con su justificación legible: no es una caja negra.
¿Soporta IATF 16949 para proveedores automotrices?
Sí. PPAP, APQP, FMEA, MSA y SPC con cartas X-R y Cp/Cpk son nativos. Genealogía completa del lote (qué materia prima, qué máquina, qué operario, qué inspector, qué turno, qué herramienta). Retención de evidencia por más de 10 años en una cadena de hash inmutable. El sistema fue diseñado para ese estándar.
Si tengo varias plantas, ¿cómo se gestionan?
Multiempresa y multiplanta: el holding ve un panel consolidado de todas las plantas y cada planta opera con su panel local autónomo. Comparativas entre plantas (cuál tiene mejor OEE en la misma línea, dónde se concentra el scrap, cuál tiene mejor MTBF). Cada planta puede tener sus propios calendarios, turnos y KPI, pero comparte el catálogo de productos, las listas de materiales (BOM) y las especificaciones de calidad.
¿Cuánto tarda implementar todo esto?
Implementación típica: 2-4 meses. Mes 1: relevamiento de máquinas, conexión OPC UA/Modbus a las 10-20 críticas y MES en piso con tablets. Mes 2: KPI, OEE en vivo y calidad básica. Mes 3: planificación, mantenimiento preventivo y reportes. Mes 4: mantenimiento predictivo entrenado con más de 3 meses de datos. Comparado con SAP MII (12-24 meses) o con un proyecto a medida (6-12 meses), es mucho más rápido. Sin paradas del piso durante la implementación.
Si crecés, crecemos con vos.
APONNT Industria 4.0 es una vertical de APONNT Suite, la plataforma que también cubre WMS, transporte, RRHH y más.
Probalo vos mismo. Ahora.
Sandbox gratuito por 30 días con datos de demostración y 3 sensores simulados. Si te convence, conectamos tus máquinas reales. Si no, no perdés nada: la planta sigue produciendo.