Preguntas frecuentes
Respuestas directas sobre la empresa, las cinco unidades y la arquitectura que conecta operación, energía, datos y negocio.
General
Captia Technology, sus cinco unidades y el problema sistémico que resuelve.
- ¿Qué es Captia Technology?
- Captia Technology es una empresa industrial y tecnológica que resuelve un único problema sistémico: la fragmentación operativa. Integramos máquinas, sensores, energía, datos, ERP, procesos y operaciones como un solo sistema, no como servicios aislados.
- ¿Cómo se diferencia Captia Technology de Captia AI?
- Captia Technology es la empresa (dominio captiatechnology.com). Captia AI es una de sus cinco unidades de negocio, responsable de interpretar datos y automatizar decisiones con IA. Las cinco unidades son Consulting, Connect, AI, Energy y Service.
- ¿Cuáles son las cinco unidades de Captia?
- Consulting diagnostica y diseña el roadmap. Connect conecta sistemas OT/IT y gestiona la ingesta en el edge. AI interpreta datos, automatiza y aplica inteligencia. Energy integra la capa energética en la operación. Service digitaliza la capa de negocio con Odoo, apps y automatizaciones.
- ¿Qué problema resuelve Captia Technology?
- La fragmentación operativa: cuando máquinas, sensores, energía, ERP y procesos operan desconectados. Captia los opera como un sistema integrado para que la inteligencia sea accionable en el entorno real, no solo en una presentación.
- ¿En qué sectores trabaja Captia?
- Captia opera en entornos industriales, servicios y pymes industriales de España y la UE. Aplicamos la misma arquitectura de sistema a industrias distintas adaptando iconografía, diagnóstico y roadmap, no la tecnología base.
- ¿Qué partners y programas respaldan a Captia?
- Captia opera con partners tecnológicos establecidos (Odoo, Siemens, Legrand, Alverlamp) y participa en programas de innovación del Gobierno de España. Esto respalda la credibilidad institucional en despliegues industriales.
Consulting
Diagnóstico, auditoría operativa y roadmap de madurez.
- ¿Cuál es la diferencia entre diagnóstico y auditoría operativa?
- Un diagnóstico identifica el estado actual sin impacto operativo. Una auditoría valida ese diagnóstico contra estándares (ISO 50001, etc.) y genera recomendaciones prioritarias. Captia Technology comienza siempre con diagnóstico de 2 semanas.
- ¿Cuánto tiempo lleva pasar de Nivel 1 a Nivel 3 de madurez operacional?
- Típicamente 4–8 meses. Fase 1 (recolección): 2 meses. Fase 2 (visibilidad): 2 meses. Fase 3 (diagnóstico): 2–4 meses. El tiempo depende de cuánta integración manual necesites con sistemas heredados.
- ¿El cambio requiere parar la producción?
- No. Captia Technology implementa en paralelo: el sistema viejo sigue corriendo mientras se valida el nuevo durante 2–4 semanas. Solo cuando los datos coinciden al 99%, se cambia.
- ¿Qué pasa si no tenemos BOM actualizado?
- Es común. La BOM se reconstruye durante el proyecto. Captia Technology asigna un analista que entrevista a producción y documenta el flujo real, no el teórico.
- ¿Cómo medimos el éxito del programa?
- Con KPIs operativos reales: reducción de paros no planeados (15–30%), ahorro energético (8–15%), tiempo de ciclo reducido (10–20%), calidad mejorada (3–8% menos rechazo). El ROI típico es 12–18 meses.
- ¿Cuál es el costo típico?
- Entre €80k–€250k según complejidad. El retorno viene de operaciones más eficientes, no de venta de software. Muchas plantas lo justifican solo con reducción de paros en los primeros 6 meses.
Connect
OT/IT bridge, MQTT Sparkplug B y unified namespace.
- ¿Qué es realmente MQTT Sparkplug B?
- Sparkplug B es una especificación que vive sobre MQTT. Define estructura de datos, garantía de entrega, tipado fuerte y compresión de mensajes. Es el estándar que la industria está adoptando ahora para conectar máquinas viejas con sistemas modernos. Sparkplug B es a MQTT lo que HTTP es a TCP — un protocolo más robusto para casos industriales.
- ¿Necesito cambiar mis máquinas viejas para usar unified namespace?
- No. Las máquinas siguen siendo viejas. Lo que cambia es que un edge device (un pequeño computador) traduce lo que hablan (ModBus, OPC-UA, señales analógicas) a MQTT Sparkplug B. El PLC sigue siendo el PLC. Solo ahora habla un idioma común que todo el sistema entiende.
- ¿Cuál es la diferencia entre OT/IT bridge y simple integración API?
- Las APIs son frágiles en redes industriales ruidosas. Un timeout y pierdes datos. MQTT Sparkplug B está diseñado para fallar gracefully: si cae la red, el edge device bufferea. Cuando vuelve la red, reenvía. No hay pérdida silenciosa. Es arquitectura, no tecnología.
- ¿Funciona con máquinas de proveedores diferentes?
- Sí. El unified namespace es agnóstico de proveedores. Un PLC Siemens, uno Allen-Bradley y uno Beckhoff publican todos en el mismo MQTT broker en el mismo lenguaje (Sparkplug B). Eso es exactamente el punto.
- ¿Qué pasa si el broker MQTT falla?
- Si el broker falla, el edge device sigue funcionando offline. Bufferea los datos. Cuando el broker vuelve online, reenvía todo sin pérdida. Esto es crítico en plantas donde un paro de comunicaciones no puede significar pérdida de dato.
- ¿Es MQTT escalable a 10,000 dispositivos?
- Sí. MQTT está diseñado para IoT industrial. Brokers como HiveMQ aguantan millones de conexiones simultáneas. Sparkplug B añade compresión (solo se envía lo que cambió) así que el tráfico no explota aunque haya miles de dispositivos.
AI
Modelos, datos y decisiones automatizadas en entornos industriales.
- ¿Cómo se evita el overfitting en modelos industriales?
- El overfitting ocurre cuando el modelo memoriza datos de entrenamiento pero falla en producción. En industria es crítico: el modelo se entrena con datos de una máquina, pero la máquina envejece. La solución es validación cruzada temporal y reentrenamiento continuo cuando el modelo detecta drift.
- ¿Qué diferencia hay entre predicción y anomalía?
- Predicción dice "esto va a ocurrir en 3 días". Anomalía dice "esto está fuera de lo normal ahora". Para mantenimiento predictivo necesitas predicción. Para seguridad/calidad necesitas anomalía. Muchas plantas confunden ambas y terminan con falsos positivos.
- ¿Cuántos datos históricos necesito para entrenar un modelo?
- Depende del tipo de modelo y del caso. Para mantenimiento predictivo, típicamente 12–24 meses de histórico sin anomalías extremas. Si tienes datos de 3 años, mejor. Si tienes 2 meses, el modelo será frágil. Captia Technology típicamente pide "al menos 1 ciclo de fallo completo".
- ¿Los modelos de IA funcionan con datos sucios?
- Depende del tipo de suciedad. Si tienes valores outliers (raros), tree-based models (random forest, XGBoost) los toleran bien. Si tienes missing values (huecos), necesitas imputación. Si tienes drift de sensor (calibración cambia), necesitas recalibración manual. Captia Technology invierte 30% del proyecto en limpieza de datos.
- ¿Cómo sé si mi modelo es good enough?
- Depende del caso de uso. Para mantenimiento predictivo, queremos recall > 90% (detectar al menos 9 de cada 10 fallos) aunque precision sea 70% (algunos falsos positivos). Para calidad, queremos precision > 95% (casi ningún falso positivo). La métrica correcta depende del costo de error.
- ¿Cuál es la diferencia entre ML e IA?
- Machine Learning es una técnica (entrenar modelos con datos). IA es un concepto más amplio. En industria, "IA" típicamente significa "ML + lógica de negocio". Un modelo que predice fallo pero no sabe a qué técnico llamar no es "IA industrial" completa. La automatización de decisión es lo que hace "IA".
Energy
ISO 50001, IPMVP y eficiencia energética operativa.
- ¿ISO 50001 requiere inversión en equipos nuevos?
- No. ISO 50001 es un sistema de gestión, no una lista de inversiones. Muchos ahorros vienen gratis: apagar cosas que están prendidas innecesariamente, arreglar fugas, optimizar compresores sin reemplazarlos. Captia Technology típicamente identifica 30–40% del ahorro de gasto energético sin cambiar equipos.
- ¿Cuánto tarda implementar ISO 50001?
- La certificación tarda 12–18 meses. Pero los ahorros comienzan en mes 2–3. La estructura organizativa (responsables, políticas, medición) se arma en 4–6 semanas. El resto es mejora continua.
- ¿Qué es IPMVP y por qué importa?
- IPMVP es el protocolo internacional para verificar ahorros energéticos. Define cómo medir baseline, implementar mejora, medir post-implementación y calcular el ahorro real ajustado por variables (clima, producción). Sin IPMVP, los ahorros son anécdotas. Con IPMVP, son defendibles.
- ¿Paneles solares sin eficiencia energética previa generan buen retorno?
- No. Una planta ineficiente desperdicia energía en todo. Los paneles generan energía que se desperdicia igual. Primero optimiza consumo (ahorra 10–15%). Entonces agrega renovables (generan más valor porque alimentan una planta eficiente).
- ¿Cómo mido la energía correctamente?
- Necesitas medidores inteligentes en puntos críticos: por línea de producción, por tipo de consumo (motores, compresores, hornos). No basta un medidor global. Cada punto necesita su propia medición para identificar dónde se pierde. Captia Technology instala típicamente 8–15 medidores por planta pequeña.
- ¿El ahorro energético es un costo o una inversión?
- Es una inversión. Cuesta dinero implementar el sistema de gestión, medidores e mejoras. Pero el retorno es financiero puro: dinero que no gastas más. Con ROI de 9–18 meses, después es beneficio neto perpetuo.
Service
Odoo, capa de negocio digitalizada e integración con planta.
- ¿Odoo es realmente un ERP industrial o un ecommerce?
- Odoo nació como ecommerce. Sus módulos de manufactura (MRP II, WMS) existen pero fueron diseñados sin experiencia real en plantas. Funcionan si los configuras bien y los integras con datos OT reales. Captia Technology lo hace, pero requiere arquitectura clara y middleware.
- ¿Cuál es la alternativa a Odoo en industria?
- SAP, Infor, Dassault. Todos más caros, más complejos y más maduros en funcionalidad industrial. Odoo es la opción cuando quieres funcionalidad decent con presupuesto limitado y estás dispuesto a invertir en configuración y integración. No es plug-and-play.
- ¿Puedo usar Odoo si aún funciono con papeletas en la línea?
- Sí, pero es un paso incremental. Primero digitalizas: captura de órdenes, inicio/fin de producción, cambios de setup. Sin captura digital, Odoo es solo un reflejo fantasma de lo que ocurre en planta. Captia Technology insiste en captura de verdad antes de Odoo.
- ¿Odoo maneja variabilidad en la producción?
- Parcialmente. Odoo maneja bien órdenes estándar. Cuando hay cambios de última hora (cliente llama y pide cambio de prioridad, máquina falla y hay que replannear), Odoo necesita ayuda: un scheduler externo que entienda restricciones reales de planta toma decisiones rápidas, Odoo se actualiza después.
- ¿Cuánto cuesta implementar Odoo en una planta?
- Entre €80k–€180k según complejidad. El software es barato. El costo real es implementación, configuración e integración con máquinas. Muchas plantas fracasan porque esperan "Odoo listo para usar" y terminan gastando el doble en parches manuales.
- ¿Odoo reemplaza a mi actual ERP?
- Puede. Pero es migración de datos compleja. Si tu ERP viejo tiene 10 años de histórico, esos datos no desaparecen. Captia Technology típicamente recomienda correr ambos en paralelo 2–4 semanas, validar que coinciden, y después cutover. No big bang.