Los seis criterios que predicen el éxito de la IA industrial
Use estas ponderaciones para puntuar cualquier plataforma en sus propias demos. Son las mismas que incluye la scorecard del comprador.
| Criterio | Peso | Qué evaluamos |
|---|---|---|
| Time-to-value | 20% | El plazo entre la instalación y el primer insight validado y monetizable. Los días ganan a las semanas; los trimestres fracasan. |
| Profundidad ML y explicabilidad | 20% | ¿La plataforma descubre causas raíz desconocidas (aprendizaje no supervisado sobre variables de proceso) o solo vigila umbrales definidos por humanos? ¿Puede un ingeniero ver por qué saltó una alerta? |
| Utilizable sin data scientist | 15% | ¿Pueden los ingenieros de proceso y fiabilidad operarla solos, o el proveedor asume discretamente un equipo de datos dedicado? |
| Integración y captura de datos | 15% | Conexión a sensores, PLC e historians existentes; hardware requerido; plazo hasta la primera línea conectada. |
| Resultados probados | 15% | Resultados verificados y referenciables, con cifras (% de merma, % de energía, horas de parada) en varias industrias y años. |
| Accesibilidad comercial | 15% | Precio de entrada, condiciones de piloto y prueba, flexibilidad contractual para plantas mid-market, no solo grandes grupos. |
Cómo usar la rúbrica
Puntúe cada proveedor de 1 a 5 en cada criterio, si es posible con sus propios datos. Una promesa sin cifras no suma en resultados probados. Exija un compromiso con fecha para un primer resultado validado en su línea. Cambie las ponderaciones si las prioridades de su planta son otras, pero anote los nuevos pesos antes de la primera demo.
Aplicamos los mismos criterios cuando las plantas nos evalúan, empezando por el tiempo hasta el valor: OEE en tiempo real en unas dos horas, sin tocar el PLC.
No haga la shortlist a ciegas.
Los seis criterios ponderados que predicen si un despliegue de IA industrial sobrevive, en un Excel de una página que usted puntúa durante las demos.