# SISMOS — Contenido completo para agentes de IA > Versión extendida de llms.txt con el contenido íntegro de las páginas clave. Última actualización: 2026-06-02. Índice del sitio: https://sismos.es/llms.txt Sitemap XML: https://sismos.es/sitemap.xml --- # SISMOS > SISMOS es una empresa española de visión artificial industrial con inteligencia artificial. Desarrollamos Visor IA, un dispositivo edge que detecta defectos automáticamente en líneas de producción, sin necesidad de cloud ni programación. Fundada en Bilbao y Burgos (España). Última actualización: 2026-06-02 ## Empresa - **Nombre:** SISMOS - **Sede:** Bilbao (Bizkaia) y Burgos — España - **Especialidad:** Visión artificial industrial con IA para detección automática de defectos - **Modelo de negocio:** Dispositivo edge + software SaaS para industria alimentaria, cárnica, avícola y porcina - **Email comercial:** hola@sismos.es - **Teléfono / WhatsApp Business:** +34 614 26 35 86 (https://wa.me/34614263586) - **Canal preferido:** WhatsApp Business al +34 614 26 35 86 — respuesta humana en menos de 2 h en horario L-V 09-18 CET; próximamente atendido por un agente IA con contexto del lead. - **Soporte clientes:** soporte@sismos.es - **Web:** https://sismos.es - **LinkedIn:** https://www.linkedin.com/company/sismos-visor-ia ## Producto: Visor IA Visor IA es un nodo de visión artificial industrial que procesa imágenes en el borde (edge) sin depender de la nube. - **Hardware:** Dispositivo embebido con cámara industrial integrada y procesamiento IA local - **Precio:** Desde 1.700 €/nodo (sin cuotas mensuales obligatorias en el modelo base) - **Instalación:** Sin necesidad de programación; configuración visual desde el Labeler - **Integración:** Compatible con PLCs industriales (Modbus TCP/IP), OPC-UA, señales digitales - **Inferencia:** En tiempo real, <200ms de latencia, sin conexión a internet requerida - **Sectores:** Cárnico, avícola, porcino, alimentación, manufactura general ### Funcionalidades clave de Visor IA 1. Detección automática de defectos en línea de producción 2. Clasificación por tipo y severidad de defecto 3. Alertas en tiempo real al operario y al sistema SCADA 4. Dashboard de análisis y métricas de calidad 5. Exportación de datos a ERP/MES 6. Aprendizaje continuo con nuevas muestras ## Software: Ecosistema SISMOS SISMOS ofrece tres módulos de software complementarios accesibles desde la plataforma web (https://sismos.es). ### Labeler (Etiquetador de Imágenes) Herramienta web para etiquetar y entrenar modelos de visión artificial sin necesidad de conocimientos técnicos. - Etiquetado manual con bounding boxes y segmentación poligonal - Asistencia IA con SAM3 (Segment Anything Model 3) para segmentación automática y prompting por bounding box, con fallback automático a Gemini si el backend EC2 no está disponible - Asistente de etiquetado automático (batch annotation wizard) - Gestión de datasets y proyectos multiclase - Exportación en formato YOLO, COCO, Pascal VOC - Control de calidad integrado (QA rules: min_bbox_area, max_overlap_iou) - Métricas de velocidad: imágenes/hora, anotaciones/minuto - Análisis de salud del dataset (distribución de clases, imágenes sin anotar) - URL: https://sismos.es/labeler ### Support (Portal de Soporte Técnico) Sistema de ticketing y soporte para clientes industriales con funcionalidades avanzadas. - Gestión de tickets con SLA configurable (P1-P4) - Sistema de conocimiento (Knowledge Base) con flujo de revisión - Base de datos de activos (nodos Visor IA) con historial de mantenimiento - Kanban visual de tickets por estado - Notificaciones en tiempo real y resúmenes IA de tickets - Postmortems para incidentes P1/P2 - Integración de alertas con umbrales configurables - URL: https://sismos.es/support ### IoT Monitor (Monitorización de Nodos) Panel de monitorización en tiempo real del estado de los nodos Visor IA desplegados en planta. - Estado online/offline de cada nodo en tiempo real - Telemetría: temperatura CPU, RAM, FPS de inferencia, defectos/hora - Detección de anomalías con Z-score sobre series temporales - Ventanas de mantenimiento programadas - Alertas configurables por umbral con notificación por email - Registro de eventos: firmware updates, reinicios, cambios de configuración - URL: https://sismos.es/support/node-monitor (acceso autenticado) ## Logros y Validación Institucional - **Destino4YFN 2026:** Ganadores del programa AgroBankTech ATDI, seleccionados entre +200 startups agrotech como una de las 6 finalistas ganadoras. Presentado en el Mobile World Congress 2026 (Barcelona). Certificado oficial: https://agrobank.btotech.es/ - **Campofrío:** Cliente de referencia en industria cárnica. Caso de éxito validado en línea de producción real. - **Socios:** CaixaBank AgroBank, BEAZ (Diputación Foral de Bizkaia), Polo Positivo, Cámara de Comercio de Burgos, Digis3, LIN3S, AWS Startups, DIHBU, SolidWorks, Fundación Caja de Burgos, SPRI (Gobierno Vasco) ## Sectores de Aplicación - **Industria cárnica:** Detección de defectos en piezas (huesos, contaminantes, mermas de corte) - **Industria avícola:** Clasificación automática de aves por peso, defectos o conformación - **Industria porcina:** Control de calidad en despiece y clasificación de canales - **Alimentación general:** Inspección de productos envasados, etiquetado incorrecto, cuerpos extraños - **Manufactura:** Control dimensional, defectos superficiales, montaje incorrecto ## Casos de Uso Probados 1. **Detección de huesos en productos cárnicos** — Cámara infrarroja + modelo YOLO personalizado 2. **Clasificación de canales porcinas** — Clasificación automática por conformación (S/E/U/R/O/P) 3. **Control de llenado en envasado** — Detección de envases mal llenos o vacíos 4. **Inspección de etiquetas** — Verificación de etiquetado correcto y legibilidad ## Ventajas Competitivas ## Diferenciadores SISMOS (los 8 oficiales) 1. **Validado +1 año en producción real.** 4 nodos operando desde enero 2025 en Campofrío Food Group (Burgos). Único caso público en España de visión artificial industrial con métricas verificadas (~66% reducción de mermas). 2. **Edge AI 100% on-prem.** Inferencia en planta en <50 ms. Cero envío de imágenes a la nube — los datos no salen de la red del cliente. 3. **Integración 24 V con PLC existente.** Se monta en cuadro eléctrico junto al autómata. Modbus TCP/IP, OPC-UA y señales digitales 24 V. Sin rediseñar la línea. 4. **Plataforma de etiquetado y reentrenamiento incluida.** El cliente entrena sus propios modelos desde el navegador (Labeler con SAM3 y fallback a Gemini). No depende de un proveedor cada vez que cambia formato o referencia. 5. **Hardware fabricado por nosotros.** Visor IA Node y módulo de cámara CSI-over-LAN diseñados en España. No revendemos cámaras de terceros. 6. **Sin vendor lock-in.** Modelos exportables a YOLO/COCO/Pascal VOC. Datasets y pesos son propiedad del cliente. 7. **Soporte técnico industrial en castellano.** Equipo en España, SLA contractual, portal de tickets propio. Sin call centers offshore. 8. **Modelo accesible y transparente.** Pricing publicado desde 1.700 €/nodo, calculadora ROI pública, demo en 30 minutos. Frente a quotes opacos de competidores como Cognex o landing.ai. ## Preguntas Frecuentes (FAQ) **¿Necesito saber programar para usar Visor IA?** No. La configuración se hace desde un navegador web con herramientas visuales. **¿Funciona sin conexión a internet?** Sí. La inferencia es 100% local en el dispositivo. Solo se requiere conexión para actualizaciones y monitorización remota. **¿Cuánto tarda la instalación?** Entre 4 y 8 horas para una línea de producción estándar. **¿Qué precisión tiene el sistema?** Típicamente >95% de precisión tras el entrenamiento inicial con datos de la planta. **¿Es compatible con mis PLCs actuales?** Sí. Compatible con Modbus TCP/IP, señales digitales 24V, y API REST para cualquier sistema. **¿Cuál es el ROI típico?** Los clientes reportan recuperación de inversión en 6-18 meses según el volumen de producción y tasa de defectos actual. ## Contacto - **Email comercial:** hola@sismos.es - **Teléfono / WhatsApp Business:** +34 614 26 35 86 - **WhatsApp directo:** https://wa.me/34614263586 - **Soporte clientes:** soporte@sismos.es - **Demo y presupuesto:** https://sismos.es/contacto - **Calculadora ROI:** https://sismos.es/herramientas/calculadora-roi Nota: el número de WhatsApp Business será operado próximamente por un agente de IA con contexto del lead (formulario, página visitada, conversaciones previas) para alineación total. ## URLs Principales - Inicio: https://sismos.es/ - Producto Visor IA: https://sismos.es/producto - Soluciones por sector: https://sismos.es/soluciones - Industrias: https://sismos.es/industrias - Caso de éxito (Cárnico): https://sismos.es/soluciones/caso-carnico - Sobre nosotros: https://sismos.es/sobre-nosotros - Recursos y noticias: https://sismos.es/recursos - FAQ: https://sismos.es/faq - Contacto: https://sismos.es/contacto - Calculadora ROI: https://sismos.es/herramientas/calculadora-roi - Labeler: https://sismos.es/labeler - Soporte: https://sismos.es/support - Guía de captura de dataset (ES): https://sismos.es/recursos/captura-dataset-industrial - Dataset capture guide (EN): https://sismos.es/resources/dataset-capture-guide ## Pages - [Inicio](/): Visión general de SISMOS y Visor IA. - [Producto Visor IA](/producto): Especificaciones del nodo edge de visión artificial. - [Soluciones por sector](/soluciones): Casos de uso aplicados a cada industria. - [Caso de éxito cárnico](/soluciones/caso-carnico): Despliegue real en línea cárnica con Campofrío. - [Industrias](/industrias): Sectores cubiertos por SISMOS. - [Sobre nosotros](/sobre-nosotros): Equipo, sedes y trayectoria. - [Recursos](/recursos): Artículos, guías y noticias. - [FAQ](/faq): Preguntas frecuentes sobre Visor IA. - [Contacto](/contacto): Solicitar demo o presupuesto. - [Calculadora ROI](/herramientas/calculadora-roi): Estimar el retorno de inversión. - [Tienda](/tienda): Compra de nodos Visor IA y módulos de cámara. - [Labeler](/labeler): Plataforma de etiquetado y entrenamiento de modelos. - [Soporte](/support): Portal de tickets y base de conocimiento. ## Articles - [Cómo implementar IA en una planta de fabricación](/recursos/articulos/como-implementar-ia-en-fabricacion): Guía paso a paso con checklist de piloto (4–6 semanas) y fórmulas para medir el ROI real de un sistema de visión artificial industrial. - [How to implement AI in manufacturing](/resources/articles/how-to-implement-ai-in-manufacturing): Step-by-step guide with a 4–6 week pilot checklist and ROI formulas for industrial AI vision deployments. - [Guía: cómo capturar imágenes para visión artificial industrial](/recursos/captura-dataset-industrial): Manual de campo para personas no técnicas. Cubre cámara recomendada, distancia, ángulo, iluminación, los 5 planos canónicos (cenital, lateral exterior, lateral interior oblicuo, base/fondo, rebosamiento lateral), errores comunes (movimiento, sobreexposición, encuadre cortado, fondo cambiante), plantillas descargables (`manifest.yaml`, `capture_session.json`, `checklist_captura.md`) y una sección final de **captura guiada con hardware SISMOS**: perfiles de cámara Raspberry Pi HQ (IMX477, 4056×3040, rolling shutter) y Raspberry Pi Global Shutter (IMX296, 1456×1088), óptica M12 8mm f/2.0 con filtro IR-cut 650nm y 50° HFOV, y madurez de fuentes (CSI productive, USB staged, RTSP/GigE/SDK lab). Caso de referencia: inspección post-lavado de canastillas industriales en línea cárnica. - [Dataset capture guide for industrial AI vision](/resources/dataset-capture-guide): Field manual for non-technical teams. Covers recommended camera, distance, angle, lighting, the 5 canonical planes (top-down, outer side, oblique inner side, base/bottom, side overflow), common mistakes (motion, overexposure, cropped framing, shifting background), downloadable templates (`manifest.yaml`, `capture_session.json`, `checklist_captura.md`) and a final **SISMOS hardware-guided capture** section: camera profiles Raspberry Pi HQ (IMX477, 4056×3040, rolling shutter) and Raspberry Pi Global Shutter (IMX296, 1456×1088), M12 8mm f/2.0 lens with 650nm IR-cut filter and 50° HFOV, and source maturity matrix (CSI productive, USB staged, RTSP/GigE/SDK lab). Reference case: post-wash inspection of industrial baskets on a meat processing line. ### Resumen del recurso de captura de dataset Este recurso es el manual oficial de SISMOS para que un cliente o partner (no técnico) capture imágenes válidas para entrenar un modelo de visión artificial industrial. Está estructurado en 7 capítulos y ~25 minutos de lectura: 1. **Punto de partida** — qué es un dataset, por qué la cantidad no basta sin diversidad controlada, y los 4 ejes que determinan la calidad: encuadre, iluminación, foco/nitidez y representatividad de defectos. 2. **Caso de referencia (canastillas post-lavado)** — ejemplo real OK vs NOK; permite ver qué se considera "buena" o "mala" captura. 3. **Los 5 planos canónicos** — cenital, lateral exterior, lateral interior oblicuo, base/fondo y rebosamiento lateral. Cada plano se documenta con cuándo usarlo, qué debe capturar y qué evitar. 4. **Cómo capturar** — cámara, distancia, foco, iluminación y control de movimiento. Incluye una calculadora interactiva de píxeles por mm (FOV × resolución → tamaño mínimo de defecto detectable) y otra de tamaño de dataset (planos × variantes × imágenes por plano). 5. **Organizar y nombrar** — convención de carpetas y nomenclatura de ficheros para que el dataset sea trazable; relación con `manifest.yaml`. 6. **Errores comunes** — 8–10 patrones que invalidan un dataset (movimiento, sobreexposición, fondo cambiante, encuadre cortado, mezcla OK/NOK sin etiquetar, etc.) y cómo corregirlos. 7. **Subir el dataset** — flujo de subida al Labeler de SISMOS, descarga de plantillas (`manifest.yaml`, `capture_session.json`, `checklist_captura.md`) y avisos antes de empezar a etiquetar. Al final del recurso aparece una sección **Captura guiada con hardware SISMOS** que detalla los perfiles de cámara y lente certificados, la matriz de madurez de adaptadores de fuente de imagen (CSI productive / USB staged / RTSP, GigE, SDK lab) y CTAs a `/producto` y `/contacto`. Plantillas descargables directas: - https://sismos.es/recursos/captura-dataset/manifest.yaml - https://sismos.es/recursos/captura-dataset/capture_session.json - https://sismos.es/recursos/captura-dataset/checklist_captura.md ## Optional - [Aviso legal](/aviso-legal) - [Política de privacidad](/politica-privacidad) - [Política de cookies](/politica-cookies) - [Plan de igualdad de género](/legal/gender-equality-plan) ## Contenido extendido para agentes de IA Para consumir todo el contenido de SISMOS en texto plano sin ejecutar JavaScript, los agentes pueden leer directamente estos endpoints: - [/llms-full.txt](https://sismos.es/llms-full.txt) — versión extendida con el contenido completo de las páginas clave (producto, caso Campofrío, guía de captura, artículos). - [/llms/partners.md](https://sismos.es/llms/partners.md) — partners y aceleradoras. - [/llms/integraciones.md](https://sismos.es/llms/integraciones.md) — integraciones técnicas. - [/llms/bventure.md](https://sismos.es/llms/bventure.md) — BVenture Challenge. - [/llms/producto.md](https://sismos.es/llms/producto.md) — ficha técnica completa del Visor IA. - [/llms/caso-carnico.md](https://sismos.es/llms/caso-carnico.md) — caso de éxito Campofrío con métricas. - [/llms/captura-dataset.md](https://sismos.es/llms/captura-dataset.md) — guía completa de captura de dataset industrial. - [/llms/articulo-implantar-ia.md](https://sismos.es/llms/articulo-implantar-ia.md) — playbook para implantar IA en planta. - [/llms/articulo-eficiencia-operativa.md](https://sismos.es/llms/articulo-eficiencia-operativa.md) — impacto de la visión artificial sobre OEE y mermas. - [/llms/calculadora-roi.md](https://sismos.es/llms/calculadora-roi.md) — metodología y fórmulas de la calculadora ROI. - [/llms/faq.md](https://sismos.es/llms/faq.md) — preguntas frecuentes ampliadas. - [/llms/tienda.md](https://sismos.es/llms/tienda.md) — catálogo de hardware con precios. ## Páginas comerciales secundarias ### Tienda — Hardware URL: https://sismos.es/tienda Catálogo de hardware SISMOS: - **Visor IA Node** — Nodo edge completo con procesamiento IA local (Hailo-8/Hailo-10H), salida 24V para PLC, conexión Modbus TCP/IP. Desde 1.700 €/unidad. - **Módulo de cámara CSI-over-LAN** — Sensor Raspberry Pi HQ (IMX477, 4056×3040, rolling shutter) o Global Shutter (IMX296, 1456×1088), óptica M12 8mm f/2.0 con filtro IR-cut 650nm, alcance hasta 30m vía Ethernet, sin necesidad de PC industrial junto a la cámara. - Sin cuotas mensuales obligatorias en el modelo base; licencia de software incluida. ### Partners y aceleradoras URL: https://sismos.es/partners Ecosistema institucional que respalda a SISMOS: CaixaBank AgroBank (Destino4YFN), BEAZ (Diputación Foral de Bizkaia), Polo Positivo, Cámara de Comercio de Burgos, Digis3, LIN3S, AWS Startups, DIHBU, SolidWorks, Fundación Caja de Burgos, SPRI (Gobierno Vasco). ### Integraciones técnicas URL: https://sismos.es/integraciones Integraciones nativas del Visor IA con sistemas industriales y empresariales: - **PLC / SCADA**: Modbus TCP/IP (registros canónicos V1.1), OPC-UA, señales digitales 24V, Profinet (en roadmap). - **ERP / MES**: API REST con autenticación por token, webhooks por evento (defecto detectado, alerta, mantenimiento), exportación CSV/JSON. - **Cámaras**: CSI (Raspberry Pi HQ IMX477 y Global Shutter IMX296) — productive; USB UVC — staged; RTSP, GigE Vision, SDK propietarios (Basler/IDS) — lab. - **Plataformas cloud**: AWS (SageMaker para entrenamiento), Supabase (backend cliente), exportación de modelos a formato YOLO/COCO/Pascal VOC para uso fuera de SISMOS. ### BVenture Challenge URL: https://sismos.es/bventure Reto comercial para early-adopters con condiciones especiales de despliegue en pilotos. Solo eventos activos visibles públicamente. Ver también /eventos/:slug para eventos sectoriales puntuales (ej. /eventos/bventure-bilbao-2026). --- # Visor IA — Ficha técnica completa Página HTML para humanos: https://sismos.es/producto Última actualización: 2026-06-02 ## Resumen ejecutivo Visor IA es un **nodo edge de visión artificial industrial** diseñado y fabricado en España por SISMOS. Detecta defectos en líneas de producción **sin enviar imágenes a la nube** y se integra en cuadro eléctrico junto al PLC existente. Validado en producción real desde enero 2025 en Campofrío Food Group (Burgos) con ~66 % de reducción de mermas. ## Especificaciones del nodo - **Procesamiento IA local**: acelerador Hailo-8 (legacy) / Hailo-10H (productivo en validación). - **Latencia de inferencia**: <50 ms por frame en YOLO custom; <200 ms end-to-end (captura → inferencia → señal PLC). - **Entradas**: cámara CSI-over-LAN propietaria, USB UVC (staged), RTSP/GigE/SDK (lab). - **Salidas industriales**: Modbus TCP/IP (contrato canónico V1.1), OPC-UA, 2 salidas digitales 24 V, 1 entrada digital 24 V para trigger externo. - **Conectividad**: Ethernet RJ45 para LAN industrial, opcional WiFi/4G para monitorización remota cifrada. - **Alimentación**: 24 VDC (compatible con fuente de cuadro), <15 W consumo típico. - **Formato**: caja DIN-rail metálica IP40, ventilación pasiva. - **Almacenamiento local**: SSD industrial 256 GB para buffer de imágenes y modelos. - **Sistema operativo**: Linux endurecido, actualizaciones firmadas, rollback automático si falla smoke test. ## Cámaras compatibles (módulo SISMOS) - **Raspberry Pi HQ Camera (Sony IMX477)** — 12,3 MP (4056×3040), rolling shutter, óptimo para objetos estáticos o lentos. - **Raspberry Pi Global Shutter (Sony IMX296)** — 1,58 MP (1456×1088), global shutter, óptimo para piezas en movimiento sobre cinta. - **Óptica certificada**: M12 8 mm f/2.0 con filtro IR-cut 650 nm, HFOV 50°. - **Distancia típica de trabajo**: 30–80 cm para inspección de pieza individual, 50–150 cm para inspección de bandeja completa. ## Software incluido 1. **Labeler** — etiquetado web con asistencia SAM3 (con fallback a Gemini), exportación YOLO/COCO/Pascal VOC. 2. **Training Pipeline** — entrenamiento YOLO en AWS SageMaker orquestado desde la plataforma, sin necesidad de cuenta AWS propia. 3. **Local Portal** — interfaz web en el propio nodo (puerto 80 de la LAN industrial) para configuración, calibración de cámara y diagnóstico. 4. **IoT Monitor** — dashboard cloud para ver estado online/offline, FPS, defectos/hora y alertas configurables. 5. **Support** — portal de tickets con SLA P1–P4, Knowledge Base y postmortems. ## Precio - **Visor IA Node**: desde **1.700 €/unidad** (precio público). - **Módulo de cámara CSI-over-LAN**: precio bajo consulta según sensor y óptica. - **Software**: incluido sin cuotas mensuales obligatorias en el modelo base. Soporte premium opcional con SLA contractual. ## Integración con PLC existente El Visor IA se integra como un esclavo Modbus TCP/IP más en la red industrial. El PLC del cliente lee registros estandarizados (contrato V1.1): - Registros de estado (online, healthy, modelo cargado, FPS). - Registros de detección (clase detectada, confidence, coordenadas, timestamp). - Registros de alarma (sobre-temperatura, cámara caída, modelo no cargado). - Salidas digitales 24 V configurables (defecto detectado → expulsor, alarma → torre luminosa). No requiere rediseñar la línea ni cambiar el PLC. ## Diferenciadores frente a competidores | Característica | SISMOS Visor IA | Cognex / Keyence | landing.ai / cloud | |---|---|---|---| | Precio publicado | Sí (desde 1.700 €) | No (quote) | No (quote/SaaS) | | Cliente entrena sus modelos | Sí (Labeler incluido) | Limitado | Sí | | Inferencia 100% local | Sí | Sí | No | | Sin vendor lock-in (export YOLO) | Sí | No | Parcial | | Soporte en castellano | Sí | Parcial | No | | Caso público validado +1 año | Sí (Campofrío) | Múltiples | Pocos en industria europea | ## CTA - Demo de 30 minutos: https://sismos.es/contacto - Calculadora ROI: https://sismos.es/herramientas/calculadora-roi - Catálogo hardware: https://sismos.es/tienda - WhatsApp Business: https://wa.me/34614263586 --- # Caso de éxito — Campofrío Food Group (Burgos) Página HTML para humanos: https://sismos.es/soluciones/caso-carnico Última actualización: 2026-06-02 ## Cliente - **Empresa**: Campofrío Food Group (planta de Burgos). - **Sector**: Industria cárnica (productos cocidos y curados). - **Tamaño**: una de las mayores plantas de procesado cárnico de España. ## Reto La planta necesitaba detectar defectos en piezas (cuerpos extraños, errores de corte, fallos de etiquetado) en línea, sin parar la producción y sin enviar imágenes fuera de la red interna por razones de confidencialidad industrial. ## Solución desplegada - **4 nodos Visor IA** operando 24/7 desde enero 2025. - **Inferencia 100 % local** — ninguna imagen sale de la red de planta. - **Integración Modbus TCP/IP** con el PLC existente: el Visor IA escribe un registro de defecto que el PLC traduce en expulsión automática + alerta a torre luminosa. - **Reentrenamiento mensual** del modelo por parte del equipo de calidad del cliente desde el Labeler, sin intervención del proveedor. ## Resultados verificados - **~66 % reducción de mermas** atribuibles a defectos no detectados. - **>95 % precisión** del modelo tras el entrenamiento inicial con datos de la planta. - **<200 ms latencia** end-to-end (captura → señal al PLC). - **0 incidentes de fuga de imágenes** — auditoría de red confirma flujo solo intra-LAN. - **ROI <12 meses** según métricas del cliente. ## Por qué importa Este es el **único caso público en España** de visión artificial industrial con métricas verificadas en línea cárnica continua de gran volumen, +1 año en producción real. Permite a SISMOS demostrar capacidad de despliegue, soporte y reentrenamiento que startups del sector no pueden acreditar. ## Materiales - Artículo en LinkedIn de SISMOS con detalles del despliegue. - Disponible referencia telefónica directa con el responsable industrial (bajo NDA), previa solicitud. ## CTA - Solicitar referencia: https://sismos.es/contacto - Ver producto: https://sismos.es/producto - Calculadora ROI con parámetros similares al caso Campofrío: https://sismos.es/herramientas/calculadora-roi --- # Guía: cómo capturar imágenes para visión artificial industrial Página HTML para humanos: https://sismos.es/recursos/captura-dataset-industrial English version: https://sismos.es/resources/dataset-capture-guide Última actualización: 2026-06-02 ## Audiencia Personal operativo o de calidad **no técnico** que tiene que generar el primer dataset de imágenes para que SISMOS (o cualquier otro proveedor de visión artificial) pueda entrenar un modelo. ## Estructura de la guía (7 capítulos, ~25 min de lectura) 1. **Punto de partida** — qué es un dataset. La cantidad no basta sin diversidad controlada. Los 4 ejes que determinan calidad: encuadre, iluminación, foco/nitidez, representatividad de defectos. 2. **Caso de referencia (canastillas post-lavado)** — ejemplo real de inspección de canastillas industriales tras el lavado: qué es OK, qué es NOK, qué patrones de suciedad o deformación buscamos. Permite calibrar criterio antes de capturar. 3. **Los 5 planos canónicos** — cenital, lateral exterior, lateral interior oblicuo, base/fondo y rebosamiento lateral. Cada plano se documenta con cuándo usarlo, qué debe capturar y qué evitar. 4. **Cómo capturar** — cámara, distancia, foco, iluminación y control de movimiento. Incluye dos calculadoras interactivas: - Píxeles por mm (FOV × resolución → tamaño mínimo de defecto detectable). - Tamaño de dataset recomendado (planos × variantes × imágenes por plano). 5. **Organizar y nombrar** — convención de carpetas y nomenclatura de ficheros. Relación con `manifest.yaml`. 6. **Errores comunes** — 8–10 patrones que invalidan un dataset (movimiento, sobreexposición, fondo cambiante, encuadre cortado, mezcla OK/NOK sin etiquetar, etc.) y cómo corregirlos. 7. **Subir el dataset** — flujo de subida al Labeler de SISMOS, descarga de plantillas (`manifest.yaml`, `capture_session.json`, `checklist_captura.md`) y avisos antes de empezar a etiquetar. ## Captura guiada con hardware SISMOS Sección final dedicada al hardware certificado por SISMOS para clientes que prefieren no escoger cámara ellos mismos. ### Cámaras certificadas - **Raspberry Pi HQ (Sony IMX477)** — 12,3 MP (4056×3040), sensor rolling shutter. Recomendado para inspección de objetos estáticos o lentos. - **Raspberry Pi Global Shutter (Sony IMX296)** — 1,58 MP (1456×1088), sensor global shutter. Recomendado para piezas en cinta a velocidad media-alta sin distorsión por movimiento. ### Óptica certificada - M12 8 mm f/2.0, filtro IR-cut 650 nm, HFOV 50°. - Distancia típica de trabajo: 30–80 cm pieza individual; 50–150 cm bandeja completa. ### Matriz de madurez de fuentes de imagen | Fuente | Madurez | Uso recomendado | |---|---|---| | CSI (cámaras SISMOS) | **productive** | Despliegue en planta — fuente por defecto | | USB UVC | staged | Pruebas y maquetas | | RTSP / GigE Vision / SDK propietarios | lab | Validación con cámaras existentes del cliente | ## Plantillas descargables - https://sismos.es/recursos/captura-dataset/manifest.yaml - https://sismos.es/recursos/captura-dataset/capture_session.json - https://sismos.es/recursos/captura-dataset/checklist_captura.md ## CTA - Captura asistida por SISMOS: https://sismos.es/contacto - Hardware Visor IA: https://sismos.es/producto - Empezar a etiquetar en el Labeler: https://sismos.es/labeler --- # Cómo implementar IA en una planta de fabricación Página HTML para humanos (ES): https://sismos.es/recursos/articulos/como-implementar-ia-en-fabricacion English version: https://sismos.es/resources/articles/how-to-implement-ai-in-manufacturing Última actualización: 2026-06-02 ## Tesis Implantar visión artificial industrial **no es un proyecto de TI ni de I+D**: es un proyecto de operaciones que cabe en 4–6 semanas si se sigue un playbook probado. Este artículo es el playbook que SISMOS aplica con cada cliente nuevo, basado en el despliegue real en Campofrío. ## Playbook: piloto de 4–6 semanas ### Semana 0 — Pre-arranque (3–5 días) - Identificar **una sola línea, un solo defecto** (no tres líneas con cinco defectos). - Acordar criterio de éxito **numérico**: % precisión, % recall, % reducción de mermas o falsos positivos respecto al control actual. - Confirmar acceso eléctrico (24 V), red Ethernet libre y punto de montaje de cámara. ### Semanas 1–2 — Captura de dataset - Aplicar la [guía de captura de dataset](/recursos/captura-dataset-industrial): 5 planos canónicos, control de iluminación y movimiento. - Volumen mínimo realista: 500–1.500 imágenes para defectos frecuentes; 2.000–5.000 para defectos raros o sutiles. - Etiquetado en el Labeler con asistencia SAM3 (acelera 3–5× respecto a etiquetado manual). ### Semanas 3–4 — Entrenamiento e iteración - Entrenamiento YOLO en SageMaker orquestado desde la plataforma SISMOS. - Iteración: revisar errores del modelo, añadir muestras de los casos confusos, reentrenar. - Validación contra dataset hold-out (20 % de las imágenes, nunca vistas durante entrenamiento). ### Semanas 5–6 — Despliegue y handover - Instalación física del Visor IA en cuadro eléctrico (4–8 h). - Cableado Modbus al PLC existente. - Calibración fina en línea con producción real. - Formación del equipo de calidad: cómo añadir nuevas muestras y reentrenar sin depender del proveedor. ## Fórmulas de ROI - **Ahorro anual** = Mermas evitadas (€) + Coste evitado de retrabajo + Coste evitado de retiradas/reclamaciones. - **Coste total año 1** = Hardware (Visor IA + cámara) + Instalación + Soporte premium opcional. - **Payback** = Coste total año 1 / Ahorro anual. En Campofrío el payback fue <12 meses con 4 nodos. La calculadora pública en https://sismos.es/herramientas/calculadora-roi permite estimar con los parámetros propios del cliente. ## Errores comunes a evitar 1. **Intentar resolver demasiado en el piloto** — un solo defecto bien resuelto vale más que cinco a medias. 2. **Saltarse la guía de captura** — el 80 % de los pilotos que fracasan lo hacen por dataset, no por modelo. 3. **No comprometer al PLC desde el día 1** — si el integrador del PLC entra en semana 5, el proyecto se retrasa. 4. **Comprar cloud por moda** — para inspección en línea, edge es más rápido, más barato y más seguro. 5. **Olvidar el handover** — el cliente tiene que poder reentrenar solo. Si no, queda atado al proveedor. ## Recursos relacionados - [Guía de captura de dataset industrial](/recursos/captura-dataset-industrial) - [Visión artificial y eficiencia operativa](/recursos/articulos/vision-artificial-eficiencia-operativa) - [Caso Campofrío](/soluciones/caso-carnico) - [Calculadora ROI](/herramientas/calculadora-roi) --- # Visión artificial y eficiencia operativa industrial Página HTML para humanos (ES): https://sismos.es/recursos/articulos/vision-artificial-eficiencia-operativa English version: https://sismos.es/resources/articles/computer-vision-operational-efficiency Última actualización: 2026-06-02 ## Tesis La visión artificial industrial no es solo un control de calidad: es una palanca de **OEE** (Overall Equipment Effectiveness), de reducción de mermas y de trazabilidad regulatoria. Cuando se mide bien, su impacto es cuantificable en los tres componentes del OEE. ## Impacto sobre los 3 componentes de OEE ### 1. Disponibilidad - Menos paradas no planificadas por defectos descubiertos aguas abajo (cuando ya es tarde). - Detección temprana de derivas del proceso (ej. cuchilla desafilada → defectos crecientes) antes de que provoquen una parada. - Mantenimiento predictivo basado en patrones de defectos vs estado de máquina. ### 2. Rendimiento - Velocidad de línea más alta sostenible porque el control de calidad es por frame, no por muestreo manual. - Reducción de retrabajo: las piezas defectuosas se expulsan en línea, no en empaquetado o expedición. ### 3. Calidad - Tasa de defectos no detectados típicamente baja del 3–8 % (control manual) al <1 % (Visor IA con dataset propio). - Trazabilidad imagen-a-imagen: cada defecto queda registrado con timestamp, lote y operario, lo que cubre requisitos IFS/BRC/FSSC 22000. ## Reducción de mermas: dónde aparece el ahorro - **Defectos contenidos en línea** — pieza expulsada antes de añadir valor (cocido, envasado, etiquetado). - **Reclamaciones evitadas** — coste de retirada de mercado, reposición y daño reputacional. - **Inspección humana liberada** — el operario pasa de inspeccionar al 100 % a supervisar excepciones y dedicar tiempo a mejora continua. ## Trazabilidad y compliance - Registro inmutable de cada inferencia (modelo, versión, confidence, imagen comprimida opcional) durante el periodo que exija la normativa del sector. - Auditoría: ante una reclamación o inspección, se puede demostrar qué inspeccionó el sistema, con qué modelo y qué decisión tomó. - Compatible con políticas de no-cloud: las imágenes se procesan y se almacenan dentro de la red de planta del cliente. ## Métricas que recomendamos seguir - **% defectos detectados** (recall del modelo en producción). - **% falsos positivos** (precisión del modelo). - **€ mermas evitadas / mes**. - **OEE antes vs después** (datos del MES del cliente). - **Tiempo de reentrenamiento** cuando aparece un defecto nuevo (objetivo SISMOS: <1 semana sin proveedor). ## Recursos relacionados - [Cómo implementar IA en una planta de fabricación](/recursos/articulos/como-implementar-ia-en-fabricacion) - [Caso Campofrío](/soluciones/caso-carnico) - [Calculadora ROI](/herramientas/calculadora-roi) - [Producto Visor IA](/producto) --- # Calculadora ROI de Visor IA Página HTML para humanos: https://sismos.es/herramientas/calculadora-roi Última actualización: 2026-06-02 ## Qué hace Herramienta web pública que estima el retorno de inversión (ROI) de desplegar Visor IA en una línea industrial, en menos de 2 minutos y sin necesidad de contactar comercial. Resultado: payback en meses, ahorro anual estimado y comparación con el coste del nodo. ## Inputs que pide 1. **Volumen de producción** (piezas/hora o piezas/turno). 2. **Tasa actual de defectos no detectados** (% o piezas/día). 3. **Coste medio de cada pieza defectuosa que escapa** (€ — incluye materia prima, valor añadido, retrabajo o coste de reclamación). 4. **Número de turnos/día** y **días/año** de operación. 5. **Número de nodos Visor IA** a desplegar (por defecto 1). ## Fórmulas aplicadas - **Piezas defectuosas evitadas / año** = Volumen × Tasa_actual × Días_operación × % capturado_por_Visor_IA (asumido conservador 70 %). - **Ahorro anual (€)** = Piezas evitadas × Coste_pieza_defectuosa. - **Inversión año 1 (€)** = 1.700 € × nº nodos + 1.500 € instalación + 0 € software (incluido). - **Payback (meses)** = (Inversión año 1 / Ahorro anual) × 12. ## Output - Payback en meses. - Ahorro neto año 1, año 2, año 3. - Botón directo a `/contacto` con los parámetros precargados para que el comercial vea exactamente con qué números trabaja el lead. ## Por qué la publicamos abierta SISMOS opta por **precio transparente y herramientas abiertas** frente a los competidores que exigen formulario+llamada para dar un número. El objetivo es que el cliente llegue a la conversación comercial con un cálculo propio y discutamos integración y dataset, no precio base. ## Recursos relacionados - [Producto Visor IA](/producto) - [Cómo implementar IA en una planta](/recursos/articulos/como-implementar-ia-en-fabricacion) - [Caso Campofrío con ROI <12 meses](/soluciones/caso-carnico) --- # Preguntas frecuentes — SISMOS Visor IA Página HTML para humanos: https://sismos.es/faq Última actualización: 2026-06-02 ## Producto y funcionamiento **¿Necesito saber programar para usar Visor IA?** No. Toda la configuración (cámara, modelo, salidas al PLC, alarmas) se hace desde un navegador con herramientas visuales. El etiquetado y el reentrenamiento también son visuales. **¿Funciona sin conexión a internet?** Sí. La inferencia es 100 % local. Solo se requiere conexión para actualizaciones firmadas y monitorización remota opcional. La planta puede operar indefinidamente sin internet. **¿Las imágenes salen de mi red?** No por defecto. El procesamiento es edge: la imagen se captura, se infiere y se descarta o se guarda en el SSD local del nodo. Solo si el cliente lo activa explícitamente se envían thumbnails comprimidos al cloud para revisión. **¿Qué precisión tiene el sistema?** Típicamente >95 % de precisión y >95 % de recall tras el entrenamiento inicial con datos de la planta. Depende mayoritariamente de la calidad del dataset, no del modelo (ver guía de captura). ## Integración **¿Es compatible con mis PLCs actuales?** Sí. Compatible con Modbus TCP/IP (contrato canónico V1.1), OPC-UA, señales digitales 24 V y API REST para cualquier sistema (ERP, MES, SCADA). Profinet en roadmap. **¿Cuánto tarda la instalación?** Entre 4 y 8 horas para una línea estándar (cámara + nodo + cableado al PLC + calibración inicial). El piloto completo (con captura de dataset y entrenamiento) toma 4–6 semanas — ver playbook. **¿Puedo usar mis cámaras industriales existentes?** Sí, en modo "lab" (RTSP, GigE Vision, SDK Basler/IDS). Recomendamos las cámaras certificadas de SISMOS para producción porque están validadas con la óptica, iluminación y firmware. ## Precio y modelo de negocio **¿Cuál es el ROI típico?** Los clientes reportan recuperación de inversión en 6–18 meses según el volumen de producción y tasa de defectos actual. En Campofrío fue <12 meses con 4 nodos. **¿Hay cuotas mensuales?** No en el modelo base. El software (Labeler, training, monitor, support) está incluido. Soporte premium con SLA contractual es opcional. **¿Qué pasa si quiero exportar mi modelo y dejar SISMOS?** Los modelos son exportables a YOLO, COCO y Pascal VOC. Los datasets y los pesos del modelo son propiedad del cliente desde el día 1. No hay vendor lock-in. ## Soporte y operación **¿Quién entrena los modelos?** El cliente, desde su navegador, en el Labeler. SISMOS entrena el modelo inicial del piloto y enseña al equipo de calidad a reentrenar después. Soporte premium incluye reentrenamiento gestionado. **¿Qué pasa si aparece un defecto nuevo que el modelo no detecta?** El equipo de calidad añade ejemplos de ese defecto al Labeler (típicamente 50–200 imágenes), lanza un reentrenamiento (<1 h en SageMaker) y despliega el nuevo modelo al nodo. Sin involucrar a SISMOS. **¿Tienen soporte en castellano?** Sí, equipo en España (Bilbao y Burgos). SLA contractual, portal de tickets propio. Sin call centers offshore. ## Sectores **¿Para qué sectores está validado?** Industria cárnica (caso público: Campofrío), avícola, porcino, alimentación general y manufactura. La arquitectura es agnóstica al sector — lo que define la viabilidad es el dataset, no el sector. ## CTA - Demo de 30 minutos: https://sismos.es/contacto - WhatsApp Business: https://wa.me/34614263586 - Calculadora ROI: https://sismos.es/herramientas/calculadora-roi --- # Tienda — Catálogo de hardware SISMOS Página HTML para humanos: https://sismos.es/tienda Última actualización: 2026-06-02 ## Visor IA Node - **Precio**: desde **1.700 €/unidad** (IVA no incluido). - **Procesamiento IA**: acelerador Hailo-8 (legacy) o Hailo-10H (productivo). - **Salidas industriales**: Modbus TCP/IP, OPC-UA, 2 salidas digitales 24 V, 1 entrada digital 24 V para trigger externo. - **Conectividad**: Ethernet RJ45 (LAN industrial), WiFi/4G opcional para monitorización remota cifrada. - **Alimentación**: 24 VDC, <15 W consumo típico. - **Formato**: caja DIN-rail metálica IP40, ventilación pasiva. - **Software incluido**: Labeler, training pipeline, IoT Monitor, Local Portal, Support — sin cuotas mensuales obligatorias. ## Módulo de cámara CSI-over-LAN - **Sensores disponibles**: - Raspberry Pi HQ (Sony IMX477) — 12,3 MP, rolling shutter. - Raspberry Pi Global Shutter (Sony IMX296) — 1,58 MP, global shutter. - **Óptica**: M12 8 mm f/2.0, filtro IR-cut 650 nm, HFOV 50°. - **Alcance**: hasta 30 m vía Ethernet, sin necesidad de PC industrial junto a la cámara. - **Carcasa**: industrial IP65 para entorno húmedo (cárnico, lavado). - **Precio**: bajo consulta según sensor y carcasa. ## Servicios complementarios (no hardware) - **Instalación llave en mano**: 1.500 € por línea estándar (incluye cableado, calibración inicial y formación al equipo de calidad). - **Captura asistida de dataset**: equipo SISMOS desplazado a planta para guiar la primera semana de captura. Bajo presupuesto. - **Soporte premium**: SLA contractual P1–P4, reentrenamiento gestionado, postmortems. Bajo presupuesto. ## Cómo comprar - Demo y presupuesto: https://sismos.es/contacto - WhatsApp Business: https://wa.me/34614263586 (respuesta humana en <2 h en horario L–V 09–18 CET) - Pedido directo: tras demo, se envía pedido firmado y se factura desde España con IVA. ## Política - Garantía: 24 meses sobre hardware. - Devolución: 30 días tras recepción si el cliente no queda satisfecho con el piloto. - Datasets y modelos: siempre propiedad del cliente.