Desde 1989 me ocupo de una pregunta:
¿Cómo se consigue que los procesos de producción sean medibles, controlables y mejores? En aquel entonces como consultor en SAS, después como director del área de Industria en STERIA, donde fui responsable de sistemas de control de procesos y Manufacturing Execution Systems para la industria de alimentación y bebidas.
En 1999 fundé SYMESTIC en Dossenheim, cerca de Heidelberg.
La convicción era entonces la misma que hoy: las empresas productivas necesitan transparencia sobre lo que ocurre en el shopfloor. Sin datos en tiempo real, las paradas quedan invisibles, las pérdidas se estiman en lugar de medirse y las decisiones se basan en la intuición.
En los primeros años ejecutamos proyectos MES clásicos: on-premise, configurados de forma individual.
Salas de servidores, implementaciones largas, mantenimiento costoso. Funcionaba, pero era lento y caro. Especialmente para las medianas empresas, el acceso a una captura profesional de datos de producción resultaba a menudo demasiado complejo y demasiado costoso.
La decisión estratégica que cambió SYMESTIC se tomó a mediados de la década de 2010.
Dejamos de trasladar el software existente a la nube y, en su lugar, desarrollamos desde cero una plataforma nueva. Cloud-native, sobre Microsoft Azure, con arquitectura de microservicios y enfoque API-first. No un lift-and-shift, sino un nuevo comienzo.
El resultado: la plataforma SYMESTIC Cloud MES.
Hoy está en uso en alrededor de 20 países de cinco continentes. Hay más de 15.000 máquinas conectadas, desde máquinas de inyección en la industria del automóvil, pasando por centros de mecanizado CNC en la transformación de metales, hasta líneas de envasado en la industria alimentaria. La plataforma se financia íntegramente con recursos propios, sin inversores externos.
Lo que me impulsa:
En más de tres décadas he visto por dentro cientos de plantas de producción. Cada empresa cree que conoce su producción. Pero casi siempre, cuando activamos la primera captura automática de datos, aparece una imagen distinta de la esperada: la disponibilidad es menor, las microparadas son más frecuentes, los tiempos de cambio más largos de lo previsto. No porque los empleados trabajen mal, sino porque, sin datos, la percepción está sistemáticamente distorsionada.
Resolver este problema es en lo que trabajo cada día.
Trayectoria profesional
Distinción
Áreas de especialización
SYMESTIC en cifras
En el blog de SYMESTIC
Escribo sobre lo que aprendo del trabajo diario con empresas productivas: cómo funciona el OEE en la práctica, por qué la mayoría de los proyectos MES fracasan en la implementación y no en el software, y qué marca la diferencia entre las empresas que capturan datos y las que con ellos mejoran su producción.