Equipos, órdenes y conocimiento de producción sobre un único modelo de datos en tiempo real. Una plataforma para cualquiera que tenga la responsabilidad de la producción: desde el jefe de turno hasta el CEO y el director de operaciones (COO), desde la planta piloto hasta el estándar global. Operativa en pocas horas.
Una plataforma MES debe saber hacer tres cosas: conectar los datos, contextualizarlos en tiempo real y llevarlos a aplicaciones pensadas para cada rol. En los departamentos de IT de las plantas, los modelos de datos fragmentados son frecuentes: los datos de máquina en un sistema, los datos de las órdenes en otro, los informes sobre una tercera base de datos. El resultado son rupturas en las transiciones y un mantenimiento doble de los datos.
La plataforma SYMESTIC integra las tres funciones en una única arquitectura: tres capas (Conectar, Comprender, Actuar) sobre un modelo de datos compartido. La capa symestic AI actúa de forma transversal sobre las tres. Qué hace la plataforma lo describe esta sección. Dónde y cómo funciona lo muestra la Sección 6: Arquitectura.
→ Arquitectura técnica en detalle: Sección 6: Arquitectura
Equipos, ERP, sistemas de terceros, personal, conocimiento de producción: estandarizados en un único modelo de datos.
A la capa 1Contextualización en tiempo real. Un único modelo de datos en todas las plantas.
A la capa 2Tres familias de apps más la capa AI, todas sobre la misma lógica de plataforma.
A la capa 3Los datos de máquina muestran qué ocurre. Solo en el contexto de orden, material, turno, calidad y experiencia acumulada se hace visible el porqué. El OEE sin referencia a la orden no es lo bastante significativo: una máquina puede funcionar con un 95 % de OEE y aun así fabricar el producto equivocado en el momento equivocado. Los sistemas de terceros sin integración se convierten en islas de datos: un lote de QMS liberado o una existencia de material disponible en el WMS permanecen invisibles para la producción. Las causas de los errores sin la experiencia acumulada se reconstruyen una y otra vez desde cero. La plataforma SYMESTIC conecta cinco ámbitos de forma estandarizada en un modelo de datos compartido.
Máquinas, líneas, robots, instalaciones de proceso, sensórica. Desde el equipo brownfield sin interfaz de comunicación hasta la moderna celda robotizada conectada.
Órdenes, listas de materiales, datos de material. Bidireccional: las órdenes entran, las confirmaciones vuelven.
Integración REST-API consolidada, sin rip-and-replace. Integrada de forma bidireccional: la plataforma se apoya en los departamentos de IT existentes.
Desde el operario en planta hasta el CEO y el director de operaciones (COO). Operarios, jefes de turno, responsables, ingenieros, directores de planta, COO y CEO. Cada rol recibe la vista que necesita.
Capturado de forma estructurada. Hoja de ruta: a partir del Q4 2026, búsqueda semántica mediante symestic AI.
Los datos conectados solo se vuelven valiosos cuando conocen su propio contexto. Las funciones de AI sin un modelo de datos limpio se quedan en demos y nunca llegan a producción. La capa Comprender reúne los cinco ámbitos de Conectar en un modelo de datos unificado: contextualizado en pocos segundos, idéntico en todas las plantas, disponible para cada app y cada agente de AI. El modelo de datos se basa en el estándar ISA-95, perfeccionado en 25 años de práctica MES.
Estructurado según el estándar ISA-95, perfeccionado en 25 años de práctica MES. Orden, máquina, turno, material, calidad, personal: todas las entidades y sus relaciones están definidas en el modelo antes de que la primera app se apoye en él.
Cada punto de dato obtiene en pocos segundos su referencia a orden, máquina, turno y material. De las señales nace la información.
Modelo de datos idéntico en todas las plantas. Los KPI son comparables 1:1, sin armonización posterior. Hoy en uso productivo en 143 emplazamientos de 20 países.
Los flujos de datos limpios son el requisito para una AI productiva. Hoy el DATA‑HUB soporta tres funciones de AI productivas: traducción de las causas de parada, configuración de RegEx con AI y resumen de los registros de turno. Hoja de ruta: a partir del Q4 2026, también un servidor MCP para la conexión de plataformas de AI externas como Claude, ChatGPT, Gemini y Microsoft Copilot.
Las apps son lo que operarios, jefes de turno y directores de planta ven realmente: el último tramo entre plataforma y producción. Las tres familias de apps de SYMESTIC corren sobre el mismo modelo de datos: un equipo conectado una vez, un ERP integrado una vez, una entrada de operario configurada una vez, y cada app se beneficia de inmediato. También las apps futuras lo aprovechan sin un nuevo proyecto de IT. Una única fuente de datos, una única lógica, una única lógica de uso en todas las apps, sobre un modelo de datos que crece con cada nuevo módulo.
Medir la eficiencia, localizar las pérdidas, cuantificar las mejoras: la vista desde arriba, entre turnos, líneas y plantas.
Gestionar las órdenes, guiar a los operarios, minimizar las paradas: el ritmo diario en planta, sin islas de Excel ni doble gestión.
Evitar las paradas, aumentar la disponibilidad de los equipos, detectar pronto las anomalías, antes de que se conviertan en rechazos o reclamaciones.
La arquitectura cloud es la respuesta correcta a la escalabilidad, la integración de AI y la consolidación multiplanta. No es la respuesta correcta a un corte de Internet durante el turno de las tres de la madrugada. La plataforma SYMESTIC resuelve ambos aspectos: cloud-native en Microsoft Azure, resiliente en el edge en local dentro de la planta, con funcionamiento autónomo en caso de corte del cloud.
Microsoft Azure hosting, escalabilidad y seguridad de un único proveedor. Arquitectura multi-tenant con rigurosa separación de los datos por cliente. La ciberseguridad está arraigada en el núcleo de la plataforma.
Componentes edge para conexiones rápidas y seguras por equipo, línea/proceso o planta (de forma autónoma).
El acceso adecuado para cada rol a la Manufacturing Platform — desde el operario en planta hasta el CEO. Todos se nutren del mismo modelo de datos unificado: ninguna doble verdad, ninguna sincronización.
El Cloud Layer alberga la lógica de la plataforma: modelo de datos unificado, todas las apps e informes, la capa de AI y la integración MCP. Microsoft Azure como plataforma.
Componente software para la adquisición OPC-UA en equipos modernos. Preprocesamiento directamente en la fuente. Buffering local frente a los cortes de transmisión. Corre en la IoT Box o en una VM del cliente. Configurable desde el cloud.
Hardware para la conexión de equipos mediante señales digitales. Conectable de forma universal, desde el control de 1995 hasta la máquina de 2024. Opcionalmente con red móvil para los emplazamientos sin conexión LAN estable. Escalable también a varios miles de unidades por planta.
Heredero cloud-edge-native de nuestro probado motor de trazabilidad on-premise, completamente integrado en la plataforma. Interbloqueos de proceso a lo largo de la cadena de valor. Capacidad de decisión local para los pasos de proceso críticos para la seguridad y la calidad. Funcionamiento autónomo hasta una jornada de producción en caso de corte del cloud.
Cinco vías de acceso a la plataforma para cada rol y cada situación: Web App, Mobile App, Pantalla de planta, API + MCP, Cliente de planta. → Vista detallada en la Sección 7: Access
Tres capas, un modelo de datos. Lo que se registra, se almacena en buffer y se controla en el edge confluye en el mismo modelo de datos unificado que todo lo demás. Apps, agentes de AI e informes ven los datos del edge sin solución de continuidad, sin integración separada, sin rupturas entre el mundo edge y el mundo cloud. Es el requisito estructural para la lógica funcional de la Sección 2: Conectar / Comprender / Actuar.
Una plataforma, cinco vías de acceso. Cada stakeholder obtiene la vista adecuada a su rol, sobre el mismo modelo de datos.
La AI en producción promete palancas enormes: apoyo a las decisiones, automatización progresiva, detección de anomalías. Buena parte de lo que en el mercado se anuncia como función de AI funciona hoy, sin embargo, como demo sobre conjuntos de datos curados o como anuncio coming-soon en una hoja de ruta sin fecha cierta. La plataforma SYMESTIC distingue con coherencia entre lo que está disponible en producción y lo que está planificado en la hoja de ruta. Hoy productivo: tres funciones de AI concretas: traducción de las causas de parada, configuración de RegEx asistida por AI y resumen de las entradas del registro de turno. Hoja de ruta: ampliación progresiva con objetivos trimestrales claros. Cada fase se publica enterprise-ready, no se anuncia.
Tres funciones de AI concretas: con nombre y apellido, disponibles hoy. Ninguna promesa de un „AI Assistant", sino funciones de AI puntuales en puntos concretos.
Traduce las causas de parada a todos los idiomas soportados por la plataforma: los operarios documentan en su lengua materna, los demás roles ven la traducción.
Para la conexión de los dispositivos, symestic AI crea los patrones de datos necesarios a partir del lenguaje natural, sin conocer la sintaxis RegEx.
Condensa las entradas del registro de turno en lo que el turno siguiente debe saber. El audit trail permanece inalterado.
Cinco fases. Diferenciadas visualmente entre AI directa (violeta) y requisito de AI (gris-azul). Cada fase se publica enterprise-ready antes de que llegue la siguiente.
Traducción de las causas de parada, AI-RegEx para la configuración de los dispositivos, resumen del registro de turno.
Permisos granulares y audit log: requisito de la plataforma para una adopción segura de la AI en las industrias reguladas.
Servidor MCP (Read) con consultas de OEE, listas de paradas y estado de las órdenes. Compatible con Claude, ChatGPT, Gemini y Microsoft 365 Copilot. Más el Reporting Agent.
Ampliación de la base de datos para las próximas fases de AI: Connected Order and Material Flow, Part Traceability.
Anomaly Detector con reconocimiento de patrones sobre los datos de proceso. Limited MCP Write Actions con aprobación Human-in-the-Loop. Arranque del Workflow Agent.
Cómo gobernamos la AI de forma responsable. Tres pilares, todos específicos de la AI, no características de la plataforma.
Cada respuesta de la AI remite a los datos de la plataforma subyacentes. La AI es trazable, no una caja negra.
Las acciones de escritura de la AI requieren una confirmación humana. El humano decide, la AI asiste.
Secuencia intencionada: primero el acceso de lectura para las plataformas de AI externas (Q4 2026), después el acceso de escritura con aprobación (Q2 2027). Ningún permiso de escritura abierto sin cadena de auditoría.
Soberanía de los datos, cifrado, centros de datos alemanes, ISO 9001 y conformidad con el RGPD son características de la plataforma. Vea la Sección 9: Enterprise y Compliance →
Las empresas industriales no eligen su plataforma MES solo en función del OEE y el ROI. La eligen también en función de la seguridad, la capacidad de auditoría y la compatibilidad normativa. CISO, responsables de compliance y auditores de proveedores entran pronto en el proceso de selección, y plantean preguntas difíciles. La plataforma SYMESTIC ofrece respuestas concretas: en la arquitectura, en la operación y en la hoja de ruta.
La plataforma fue rediseñada desde cero en 2019, con la ciberseguridad como característica arquitectónica, no como un elemento añadido a posteriori.
Apoyamos las obligaciones NIS2 mediante una gobernanza documentada de la plataforma: audit trail, control de accesos, documentación de los procesos.
Para los clientes con requisitos elevados de residencia de datos, las regiones Azure alemanas están disponibles bajo petición.
Quien empieza con SYMESTIC escala de forma autónoma: más equipos, más líneas, más plantas, sin un proyecto de consultoría por cada emplazamiento. Tres ejemplos de la práctica.
De la planta piloto a la solución de grupo en seis meses (DE, CZ, HU), de forma autónoma gracias al equipo del cliente.
Sustitución de una solución MES existente en 6 meses, conexión completa en medio año.
Pharma GMP, escalado en 3 semanas. La prueba de que la plataforma soporta también los requisitos de validación.
Conseguir por su cuenta un Proof of Value o valorar con un experto MES la ventaja para su planta. Ambos caminos son sin presiones y sin compromisos contractuales.
Acceso completo a la plataforma. Sin cargas de IT, sin compromisos contractuales. Se empieza de inmediato desde el primer equipo.
De 30 a 45 minutos con nuestro experto MES, sus casos de uso, una primera valoración de la ventaja. Sin compromiso.
Preguntas frecuentes, respuestas directas. Para los temas más en profundidad remitimos al whitepaper sobre la arquitectura.
