Casos de éxito en Atlas: gestión Lean 4.0, orquestar robots móviles, ajuste de demanda alimentaria y análisis de vegetales

El ecosistema de Atlas Tecnológico sigue protagonizando casos de éxito en la solución de retos tecnológicos dentro de a industria. Cuatro proyectos recientes muestran cómo distintas organizaciones avanzan hacia modelos más eficientes, conectados y basados en datos gracias a la colaboración con empresas especializadas del ecosistema.

Walki Plasbel afrontaba un desafío habitual en sectores como el packaging flexible: mantener un control exhaustivo de la calidad y responder con rapidez a las incidencias que afectan a toda la cadena. Con el apoyo de Progressa Lean, la compañía implantó un modelo de gestión Lean 4.0 que combina metodologías Lean con herramientas digitales para ordenar la toma de decisiones y dar más visibilidad a la operación diaria.

La implantación del Lean Execution System permitió estandarizar rutinas, unificar criterios y digitalizar reuniones. La información dejó de depender de cálculos manuales y pizarras físicas. Ahora, la empresa accede a datos históricos y compara situaciones en cuestión de segundos. La relación entre operarios, mandos intermedios y equipos de soporte ha ganado fluidez, porque todos visualizan los mismos indicadores y comparten un lenguaje común.

Uno de los avances más valorados es la participación directa del personal de planta en la identificación y resolución de incidencias. Los operarios aportan información útil en tiempo real y ven cómo sus propuestas se traducen en mejoras aplicadas, lo que acelera la maduración cultural del sistema Lean. Esta dinámica es especialmente relevante en la introducción de nuevos productos, un proceso que exige orden, feedback rápido y una industrialización bien trazada.

Antolin utilizaba dos AMRs (robots móviles) MiR 250 en 20 finales de línea con un nivel de complejidad creciente. La multiplicación de referencias y embalajes, sumada a la convivencia con un arco RFID y con AGVs Synersight, generaba un entorno operativo exigente. Los operarios trabajaban con dos sistemas distintos y la parametrización disponible resultaba limitada.

Keyland desplegó K-ISS, una capa de orquestación que centraliza la gestión de misiones y aporta un frontend único para la toma de decisiones. El operario selecciona el tipo de misión según las combinaciones producto-embalaje definidas en su puesto y el sistema envía automáticamente las necesidades al carretillero. La interfaz unificada evita errores y simplifica la coordinación entre robots, RFID y tráfico interno.

Además de resolver la operación diaria, K-ISS aporta una estructura de gobierno que la planta no tenía: gestión de maestros, reglas de negocio por estación, monitorización del estado de cada dispositivo, trazabilidad de órdenes y alertas ante incidencias. La herramienta también registra un histórico de un año para auditorías y análisis.

El resultado es un entorno más ordenado para lanzar misiones, preparar embalajes y coordinar movimientos. La planta trabaja con una única pantalla, con tiempos de preparación más ajustados y una visibilidad inmediata de todo lo que ocurre en los finales de línea.

La empresa fabricante de salsas alimentarias Choví opera en un contexto marcado por la estacionalidad, el peso de las promociones y la aparición constante de nuevas referencias. Hasta hace poco, las previsiones se elaboraban con Excel y datos de muy corto plazo, lo que provocaba desviaciones, reacciones tardías y una tensión continua entre exceso de inventario y roturas de stock.

La compañía trabajó junto a Imperia SCM para fortalecer su planificación. El módulo de demanda se adaptó a las particularidades de Choví y en pocas semanas el equipo ya contaba con información fiable para tomar decisiones. La mejora en la precisión de los pronósticos fue inmediata: algunas referencias pasaron del 30% a intervalos estables del 60-70%. Esto permitió identificar causas de desviación, ajustar previsiones y reaccionar antes a los cambios del mercado.

Los beneficios se materializaron en toda la cadena: menos interrupciones en el servicio, inventarios más equilibrados, mayor rotación y un servicio superior al 98% con obsolescencias por debajo del 0,5%.

Una empresa líder en producción de vegetales frescos buscaba reducir la variabilidad en la materia prima y mejorar la capacidad de anticipar la degradación del producto. Las herramientas de control existentes no detectaban cambios incipientes, lo que elevaba los rechazos y generaba un desperdicio significativo.

Kensight desplegó un proyecto basado en metodología Six Sigma y en técnicas de análisis multivariante aplicadas a imágenes RGB y espectros NIR. El primer avance llegó al aprovechar la cámara hiperespectral instalada en la planta, hasta entonces infrautilizada por falta de conocimiento técnico. Con más de 137.000 espectros procesados, el equipo desarrolló modelos de predicción y clasificación capaces de detectar degradación color-textural en fases tempranas, incluso antes de que fuera perceptible para el ojo humano.

El modelo predictivo mejoró su capacidad en un 35%, lo que permitió optimizar rutas logísticas, ajustar pagos a proveedores y prevenir rechazos posteriores en clientes. El proyecto concluyó con la implantación de un sistema de monitorización de la calidad que vigila la estabilidad del proceso a largo plazo. La empresa estima un ahorro anual superior a 160.000 euros gracias al nuevo control avanzado.