Ir al contenido principal

Discreta · Por procesos · Cadena de suministro

El piso de producción genera datos más rápido de lo que la mayoría de los equipos alcanza a usar.

Conectamos los datos de producción, cadena de suministro y sensores en una única fuente gobernada y confiable para que los fabricantes eleven el OEE, vean toda la cadena de suministro y actúen sobre los problemas antes de que lleguen al cliente.

El proyecto

Un socio que entiende Manufactura.

Nadie dedica el primer mes a explicarnos manufactura. El equipo llega conociendo los sistemas, las regulaciones y los ritmos de reporte del sector, y luego construye los modelos de datos, el gobierno y los dashboards junto con los equipos internos, frente a las métricas de las que ya rinden cuentas.

  • Datos de planta, sensores y ERP unificados en una sola fuente gobernada y confiable
  • Analítica de OEE y calidad que revela los verdaderos generadores de costo
  • Visibilidad de la cadena de suministro desde la materia prima hasta el pedido entregado
  • Fundamentos de datos para predecir fallas antes de que ocurran
Inicie una conversación
Soluciones de datos e IA para Manufactura construidas sobre Snowflake

Lo que ponemos en marcha

La base sobre la que opera una práctica de manufactura

Las capacidades que implementamos, y con qué rapidez. Los resultados medidos de un proyecto real de manufactura están en el caso destacado más abajo.

Planta + ERP
Una sola fuente gobernada
Proveedor → embarque
Trazable y gobernado
8–16 sem
Hasta el primer valor en producción
SnowPro
Equipo de entrega certificado

Retos que resolvemos

A qué se enfrentan los equipos de Manufactura

Los problemas recurrentes que escuchamos, y cómo los resolvemos.

Los datos de máquina y ERP no se conectan

Unificamos los datos de piso de planta, sensores y ERP en una única fuente gobernada y confiable.

Paros y pérdidas de calidad ocultos

Entregamos analítica de OEE y calidad que expone los verdaderos generadores de costo.

Puntos ciegos en la cadena de suministro

Llevamos toda la cadena a una sola vista, del proveedor al embarque.

Lo que se entrega

Entregables

Resultados tangibles diseñados para mover las métricas que importan.

Analítica de OEE y producción

Disponibilidad, desempeño y calidad en una sola vista en vivo.

Visibilidad de la cadena de suministro

Seguimiento del proveedor a la entrega, gobernado en cada paso.

Pipelines de datos de IoT y sensores

Datos de máquina y sensores de alto volumen, ingeridos y gobernados.

Modelos de mantenimiento predictivo

Cimientos de datos para pronosticar fallas antes de que ocurran.

Stack

Herramientas y tecnologías

El stack Snowflake-first al que recurrimos en este sector.

SnowflakeOpenflowCortexStreamlit
Datos e IA de Manufactura en Snowflake

Discreta · Por procesos · Cadena de suministro

Diseñado para Manufactura, en Snowflake.

CumplimientoMAN

Diseñado para los reguladores

Trazabilidad del proveedor al embarque, gobernada en cada paso para calidad y auditoría. Cómo protegemos los datos →

Proyecto destacado

Cómo entregamos para Manufactura

Un proyecto real, de principio a fin: el reto, la construcción y el resultado. Se omiten los nombres de los clientes para proteger su confidencialidad.

Datos gobernados y listos para IA para manufactura en SnowflakeManufacturing

Una organización de manufactura · Mexico

Datos gobernados y listos para IA para manufactura en Snowflake

A corrugated packaging manufacturer's product catalog exploded into thousands of SKUs and variants with no product architecture, distorting costs and slowing production. Viewnear designed a governed Snowflake foundation: a Medallion warehouse from SAP Business One via Openflow, master-data and SKU governance rules, a Standard SKU catalog, What-if simulation, and a Snowflake CoWork catalog agent over governed Semantic Views.

Medallion

Bronze, Silver, Gold warehouse

3 to 5

Critical catalogs in first wave

What-if

SKU optimization simulation

CoWork

Natural-language catalog agent

Lea el caso completo →

Pongamos en marcha una práctica de datos e IA duradera.

Cuéntenos en qué punto está la organización (migrando, escalando o llevando IA a producción) y trazaremos la vía más rápida hacia casos de uso en producción, operados por equipos internos.