Siali insta a “apagar la luz” en las fábricas con soluciones de IA y visión artificial

A Sergio Pesquera le gusta decir que Siali convierte “problemas complejos en soluciones con IA (inteligencia artificial) simples de usar”. La frase proferida por el CEO y cofundador de la empresa resume once años de trabajo y la ambición de eliminar del proceso operativo las tareas repetitivas para que las personas se puedan enfocar en aquello que realmente aporta valor. Toda esta travesía comenzó en 2014, año en el que comenzó el proceso investigador del problema, que dio lugar a una serie de soluciones que se consolidaron con la fundación de la empresa en 2018.

Siali destaca por su exigente método de validación de proyectos, que empieza desde el primer encuentro con el cliente y asegura resultados fiables gracias a pruebas con datos reales antes de cualquier integración en los sistemas. Este enfoque está unido a una disciplina financiera que le ha permitido crecer solo con los ingresos que ha generado por su actividad: “Vivimos de lo que facturamos, de lo que vendemos”. Este formato ha convertido a la compañía cántabra en un referente con un 98 % de éxito en sus implantaciones.

De la visión artificial al copiloto de fábrica

El recorrido de Siali empieza con Rely, un sistema de control de calidad basado en visión artificial que inspecciona cada pieza a la velocidad de la línea. Automoción, metalurgia o farmacología lo adoptaron para detectar defectos invisibles al ojo humano y documentar la trazabilidad completa de la producción. Aquel éxito llevó a las factorías a pedir más: si la cámara “veía” la calidad, también podía vigilar la seguridad.

Así nació Safe, una capa de inteligencia que reconoce el uso de EPIs, identifica comportamientos de riesgo y genera auditorías automáticas. “Safe permite monitorizar cuestiones relacionadas con la prevención de riesgos laborales, el uso de EPIs, situaciones de riesgo en entornos industriales”. Con el vídeo anonimizado y procesado on-premise, Safe envía alertas en tiempo real y mantiene un histórico de KPIs que Recursos Humanos y Medio Ambiente utilizan para reducir siniestros.

Pero la conversación en las plantas iba más allá: ¿podría la IA ayudar también a exprimir la productividad? Peak emergió de ese diálogo continuo. “Para nosotros Peak nació de forma muy orgánica, puesto que era una conversación que se repetía mucho con los clientes”, recuerda Pesquera. La herramienta, que se trata de un auténtico copiloto digital, identifica quién está en cada puesto, qué tarea realiza y cuánto tarda en completarla. “Permite monitorizar la productividad de puestos de trabajo en tres niveles distintos, además, también puede saber si hace falta invertir en más recurso más o quizá quitar alguno para obtener la misma producción”. Todo este proceso ocurre sin instalar sensores nuevos: basta con las cámaras IP existentes y el edge computing que procesa la imagen en tiempo real para devolver un panel OEE por turno, persona y máquina.

Gracias a la experiencia adquirida, Siali ha constituido un modelo que fideliza a las empresas que confían en sus soluciones y productos: “Lo normal es que vayan a por la segunda, la tercera o incluso más”. Con este recorrido, Siali ha logrado convertir cada proyecto en una oportunidad para fortalecer relaciones duraderas y generar valor real, fenómeno que se ejemplifica en su colaboración con Fushima.

La empresa cántabra sustituyó los sistemas de visión artificial convencionales de Fushima, que apenas detectaban fallos, por Rely, su plataforma no-code de control de calidad basada en IA. Integrado directamente en la línea de producción de higiene bucal de Fushima, el modelo aprende y se ajusta solo a las variaciones del proceso, lo cual erradica la necesidad de técnicos fijos junto a la máquina. El resultado es un control de calidad más robusto, capaz de descubrir defectos que antes pasaban inadvertidos y de generar trazabilidad detallada lote a lote.

Del piloto práctico a la fábrica del futuro

En Siali, cada proyecto arranca con un análisis conjunto de las necesidades y objetivos del cliente para definir indicadores clave de éxito. A continuación, se desarrolla una prueba de concepto adaptada al entorno productivo, al entrenar los modelos con datos reales para comprobar su viabilidad y beneficios antes de cualquier despliegue a gran escala. Cuando la prueba confirma el valor esperado, la solución se integra con los sistemas existentes (MES, ERP, PLC u otros) y Siali mantiene un acompañamiento continuo: “No integramos y nos vamos, sino que siempre estamos disponibles para acompañar a las empresas y que las soluciones crezcan con la propia organización”. Este enfoque colaborativo y orientado al resultado explica por qué los clientes perciben a Siali como un socio comprometido, no solo como un proveedor de licencias.

Pesquera distingue dos velocidades en el futuro inmediato. Por un lado, “pequeñas iteraciones de mejora sobre lo que ya está disponible”; por otro, una carrera hacia la fábrica sin luz (la dark factory) en la que la presencia humana será excepcional. “A partir de 5, 7, 10  años empezaremos a ver ese tipo de fábricas oscuras en Europa”, arguye. La ventaja de Siali es que esa carrera la empezó hace más de una década: “Esta nueva ola no nos ha pillado parados, sino andando o incluso corriendo en muchos casos”.

“La nueva ola de IA nos ha cogido parados, sino andando o incluso corriendo”

Entre las promesas grandilocuentes que a veces rodean a la inteligencia artificial, Siali destaca por una ética de ejecución implacable. Con Rely, Safe y Peak, la compañía cubre la calidad, la seguridad y la productividad de la planta, y demuestra que la IA industrial puede ser tan sencilla de usar que casi desaparezca. Cuando eso ocurre, la luz puede apagarse sin miedo y que la fábrica siga funcionando sola.