Ajusta los controles según tu operación. Cada cifra es conservadora y se basa en la investigación de PMMI de 2025 sobre la industria del empaque.
Todos los montos están en dólares estadounidenses (US$).
¿Cuánto tiempo pasan tus mecánicos buscando documentación, llamando al fabricante o persiguiendo conocimiento que nadie escribió, en lugar de reparar la línea?
Calculando…
Metodología: conservadora y basada en PMMI. Costo de una hora de paro: (ingresos diarios ÷ horas de producción) × multiplicador de 2.0 por mano de obra ociosa, merma y costos ocultos (metodología Oxmaint / ABB). Porción abordable: 10% del paro no planificado total, la parte que realmente puede resolver un sistema de conocimiento con IA (excluye falta de repuestos, fallas mecánicas que requieren intervención física y decisiones de ingeniería de procesos). La investigación del sector atribuye el 23% del tiempo muerto a error humano y brechas de conocimiento combinados (Plant Engineering 2021, ABB Value of Reliability 2024); aplicamos una fracción conservadora de eso. Tasa de recuperación: 40% del paro abordable en el primer año. Ahorro en el fabricante: 35% menos visitas. Productividad de mecánicos: mecánicos × horas/semana buscando × salario × 52 semanas × 50% del tiempo recuperado con PackAssist. Ahorro en adaptación: salario × 8 h/día × días de adaptación × 50% de pérdida de productividad × 40% de aceleración. Inversión en contenido: según tu número de máquinas, con Asistido (tú das el material) o Captura Visual del Conocimiento (filmamos en planta). Precio de la plataforma: por máquina, usuarios ilimitados. Prepago anual: pagas 10 meses y recibes 12.
Referencias del sector. El 74% de los fabricantes de empaque considera la transferencia de conocimiento un problema importante (PMMI, Knowledge Transfer for Machine Operators, 2025). El 59% señala el tiempo de capacitación frente al de producción como el principal obstáculo para capacitar bien a los operadores (PMMI, Beyond Manuals, 2025). El 62% de los operadores tiene menos de 2 años de experiencia (PMMI, 2025). El 66% de los operadores prefiere códigos QR en las máquinas como principal forma de acceso (PMMI, 2025). Esta calculadora es una herramienta de apoyo: los resultados reales se validan durante el piloto de 30 días.