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Panel de control industrial

Auditoría técnica con indicadores OEE en tiempo real

Monitoreá la eficiencia global de tus plantas con telemetría de sensores y alertas automatizadas de fatiga mecánica.
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Entorno corporativo B2B

Plataforma SaaS para planificación avanzada de recursos físicos, mantenimiento predictivo y optimización de procesos manufactureros. Datos de campo confiables para decisiones de CapEx.

Indicadores que optimizan tu planta

Métricas de campo confiables para decisiones técnicas inmediatas. Sin ruido, solo datos procesables.

01

Monitoreo OEE en tiempo real

Visualizá disponibilidad, rendimiento y calidad de cada línea desde un solo tablero. Alertas automáticas cuando un indicador cae del umbral.

02

Alertas de fatiga mecánica

Los sensores de telemetría detectan patrones anómalos de vibración y temperatura. Recibí notificaciones antes de una parada no planificada.

03

Planificación con datos de campo

Asigná recursos técnicos basándote en el historial de rendimiento de cada equipo. Reducí el tiempo muerto entre órdenes de mantenimiento.

04

Optimización de mantenimiento predictivo

Los algoritmos de machine learning procesan datos históricos y en vivo para programar intervenciones justo a tiempo. Menos paradas, más producción.

05

Gestión de CapEx con evidencia

Identificá equipos con bajo OEE sostenido y justificá inversiones en renovación con métricas auditables. Cada decisión respaldada por datos reales.

Confianza que respaldan los datos

Ingenieros de planta y jefes de mantenimiento de toda la región ya optimizan sus líneas con SasmOEE. Estos son algunos de sus comentarios.

“El dashboard de OEE nos permitió identificar un cuello de botella en la línea de pintura que llevaba meses sin detectarse. La alerta de fatiga mecánica llegó justo a tiempo para evitar una parada de 8 horas.” Ing. Paula Ureña Jefa de Mantenimiento, Planta Automotriz
“Implementamos los indicadores de rendimiento en tres turnos y en dos semanas ya teníamos datos accionables. La integración con nuestros sensores de línea fue directa, sin necesidad de middleware adicional.” Adrián Velasco Tercero Supervisor de Producción, Metalúrgica del Sur
“El módulo de mantenimiento predictivo nos ahorró un 22 % en costos de repuestos el primer trimestre. Las alertas de vibración nos permitieron programar cambios de rodamientos sin afectar la producción.” Ing. Alejandro Colunga Gerente de Ingeniería, Procesos Industriales
“La planificación de CapEx ahora se basa en datos de telemetría reales, no en estimaciones. Esto cambió la conversación con el directorio: pasamos de pedir presupuesto a justificar inversión con métricas de campo.” Constanza Holguín Tercero Directora de Operaciones, Alimentos y Bebidas
“Teníamos dudas sobre la precisión de los indicadores OEE en tiempo real. Después de tres meses de uso paralelo con nuestro sistema anterior, la correlación fue del 98 %. Hoy es nuestra fuente única de verdad.” Ing. Paula Ureña Jefa de Mantenimiento, Planta Automotriz
“La interfaz del tablero es clara, sin ruido visual. Mis técnicos aprendieron a usarla en una hora. Ahora revisan las alertas antes del café y ajustan la producción sin esperar a la reunión de las 10.” Adrián Velasco Tercero Supervisor de Producción, Metalúrgica del Sur
“El equipo de soporte técnico resolvió una duda de integración con nuestro PLC en menos de 4 horas. Eso no lo había visto en ningún otro proveedor de software industrial.” Ing. Alejandro Colunga Gerente de Ingeniería, Procesos Industriales
“Pasamos de reportes semanales en Excel a un panel en vivo con alertas por SMS. La reducción de downtime fue del 15 % en el primer mes. El retorno de inversión se cumplió en menos de 90 días.” Constanza Holguín Tercero Directora de Operaciones, Alimentos y Bebidas
“El dashboard de OEE nos permitió identificar un cuello de botella en la línea de pintura que llevaba meses sin detectarse. La alerta de fatiga mecánica llegó justo a tiempo para evitar una parada de 8 horas.” Ing. Paula Ureña Jefa de Mantenimiento, Planta Automotriz
“Implementamos los indicadores de rendimiento en tres turnos y en dos semanas ya teníamos datos accionables. La integración con nuestros sensores de línea fue directa, sin necesidad de middleware adicional.” Adrián Velasco Tercero Supervisor de Producción, Metalúrgica del Sur
“El módulo de mantenimiento predictivo nos ahorró un 22 % en costos de repuestos el primer trimestre. Las alertas de vibración nos permitieron programar cambios de rodamientos sin afectar la producción.” Ing. Alejandro Colunga Gerente de Ingeniería, Procesos Industriales
“La planificación de CapEx ahora se basa en datos de telemetría reales, no en estimaciones. Esto cambió la conversación con el directorio: pasamos de pedir presupuesto a justificar inversión con métricas de campo.” Constanza Holguín Tercero Directora de Operaciones, Alimentos y Bebidas
“Teníamos dudas sobre la precisión de los indicadores OEE en tiempo real. Después de tres meses de uso paralelo con nuestro sistema anterior, la correlación fue del 98 %. Hoy es nuestra fuente única de verdad.” Ing. Paula Ureña Jefa de Mantenimiento, Planta Automotriz
“La interfaz del tablero es clara, sin ruido visual. Mis técnicos aprendieron a usarla en una hora. Ahora revisan las alertas antes del café y ajustan la producción sin esperar a la reunión de las 10.” Adrián Velasco Tercero Supervisor de Producción, Metalúrgica del Sur
“El equipo de soporte técnico resolvió una duda de integración con nuestro PLC en menos de 4 horas. Eso no lo había visto en ningún otro proveedor de software industrial.” Ing. Alejandro Colunga Gerente de Ingeniería, Procesos Industriales
“Pasamos de reportes semanales en Excel a un panel en vivo con alertas por SMS. La reducción de downtime fue del 15 % en el primer mes. El retorno de inversión se cumplió en menos de 90 días.” Constanza Holguín Tercero Directora de Operaciones, Alimentos y Bebidas

Por qué las plantas confían en SasmOEE

Nuestra plataforma no es un ERP genérico: está construida sobre datos de telemetría reales, con alertas de fatiga mecánica y un tablero OEE que los operadores usan a diario. Esto es lo que nos diferencia.

Telemetría de línea, no estimaciones Los indicadores OEE se calculan con datos de sensores distribuidos, no con planillas de producción.

A diferencia de los sistemas que dependen de ingresos manuales o promedios históricos, SasmOEE captura señales de vibración, temperatura y ciclos de máquina cada 200 ms. Esto permite detectar desviaciones de rendimiento en el turno actual, no al cierre del día. En una planta de ensamblaje automotriz, la disponibilidad reportada pasó de 82% a 91% cuando se eliminó el error humano del registro de paradas.

Alertas de fatiga mecánica predictivas El sistema anticipa fallos antes de que afecten la producción, con modelos entrenados con datos de campo.

Mientras otras herramientas envían notificaciones cuando una variable ya superó el umbral crítico, nuestros algoritmos de machine learning analizan la tendencia de 14 parámetros simultáneos (vibración axial, temperatura de rodamientos, consumo de corriente) y emiten alertas con 48 a 72 horas de anticipación. En una línea de envasado de alimentos, esto redujo las paradas no planificadas en un 37% durante el primer trimestre.

Dashboard OEE diseñado para el piso de planta Interfaz de alta densidad con gráficos de dispersión estadística, sin dashboards genéricos de ventas.

No usamos widgets de barras apiladas que ocultan la variabilidad. El tablero principal muestra disponibilidad, rendimiento y calidad en tiempo real con gráficos de dispersión por equipo y turno. Cada punto representa una medición de 15 minutos; los operadores pueden filtrar por línea, producto o lote. La curva de aprendizaje es de una hora, no de una semana.

Planificación de mantenimiento basada en uso real Las asignaciones técnicas se generan con métricas de campo, no con calendarios fijos.

En lugar de programar mantenimientos cada 500 horas de operación (como hacen los sistemas tradicionales), SasmOEE ajusta las ventanas de servicio según la carga real de cada activo, la temperatura ambiente y el historial de fallos del equipo. Esto permite reducir el mantenimiento preventivo innecesario hasta un 22% y concentrar los recursos en los equipos que realmente lo necesitan.

Integración directa con sensores industriales B2B Conectamos con PLC Siemens, Rockwell, Modbus TCP y gateways IoT sin middleware adicional.

Muchas soluciones SaaS requieren un middleware costoso o un adaptador propietario. Nosotros ofrecemos conectores nativos para los protocolos más comunes en manufactura: Siemens S7, Rockwell CIP, Modbus TCP y OPC UA. La instalación inicial toma dos días en una línea piloto, y la escalabilidad a toda la planta está documentada paso a paso.

Preguntas frecuentes sobre OEE

Respuestas directas sobre la implementación y el uso de indicadores de eficiencia global en tu planta.

¿Qué datos necesito para empezar a medir OEE?

El cálculo básico requiere tres métricas: disponibilidad (tiempo de operación real vs. planificado), rendimiento (velocidad real vs. velocidad ideal) y calidad (unidades buenas vs. total producido). Nuestro sistema se integra con sensores de línea y PLCs existentes para capturar estos datos automáticamente.

¿Cómo se generan las alertas de fatiga mecánica?

Los sensores de telemetría envían lecturas de vibración, temperatura y corriente cada 100 ms. El algoritmo compara estos valores con umbrales dinámicos basados en el historial del equipo. Cuando se detecta una desviación sostenida, se dispara una alerta en el tablero y se envía una notificación al equipo de mantenimiento.

¿El sistema funciona con equipos de distintos fabricantes?

Sí. El middleware de integración soporta protocolos estándar como OPC-UA, Modbus TCP y MQTT. Hemos conectado exitosamente equipos de marcas como Siemens, Allen-Bradley, Fanuc y Mitsubishi. La configuración inicial requiere un mapeo de variables por parte de nuestro equipo técnico.

¿Qué tipo de informes puedo obtener?

El tablero principal muestra OEE en tiempo real con desglose por línea, turno y producto. Los informes programados incluyen análisis de tendencias semanales, ranking de equipos por pérdida de eficiencia y reportes de downtime con causa raíz. Todos los datos se exportan a CSV o PDF.

¿Cuánto tiempo toma la implementación inicial?

Para una planta con 10 a 15 equipos críticos, la instalación de sensores y la configuración del software toma entre 4 y 6 semanas. Esto incluye la puesta en marcha del dashboard, la calibración de alertas y la capacitación del personal de planta. Ofrecemos soporte remoto durante los primeros 30 días operativos.

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