Caso de empresa

Herges: un modelo de IA estimó los tiempos de producción cinco veces mejor que los expertos de la empresa

Un fabricante familiar de estructuras de acero presupuesta trabajos únicos a partir de lo que sus expertos estiman que durará el trabajo. Un centro público de apoyo le ayudó a registrar los tiempos reales y a entrenar con ellos un modelo de IA. Las estimaciones del modelo quedaron cinco veces más cerca de la cifra real que las de los propios expertos.

Resultado Resultado medido

Unos investigadores midieron el resultado y publicaron cómo.

De un vistazo

Empresa
Herges Stahl- und BlechbauFabricante familiar de construcciones soldadas de acero y chapa, en su mayoría piezas únicas
Tamaño
Mediana (50–249 empleados)
Sector
Industria
Dónde y cuándo
Alemania. Publicado en marzo de 2026.
Quién produjo las cifras
Registro oficialLas cifras las midió y publicó el Mittelstand-Digital Zentrum Saarbrücken, un centro con financiación pública que llevó el proyecto con la empresa. Cubren un solo proceso, el curvado de chapa.

Qué hicieron

Herges es una empresa familiar que fabrica construcciones soldadas de acero y chapa desde hace más de 80 años. La mayoría de sus productos son piezas únicas hechas por encargo del cliente. Cada una necesita un presupuesto, y el presupuesto depende de cuánto durará el trabajo. Un presupuesto demasiado bajo pierde dinero. Uno demasiado alto pierde el pedido.

Los tiempos de producción se estimaban por experiencia. La empresa había probado a anotarlos a mano, pero los registros de piezas idénticas diferían hasta 30 minutos y servían de poco.

El proyecto tuvo dos pasos y se limitó a un solo proceso: el curvado de chapa.

  1. Registrar los tiempos reales. El centro y la empresa dividieron el proceso en pasos y construyeron una aplicación sencilla para que los operarios registraran cada paso asociado al trabajo. Un prototipo se fue ajustando paso a paso junto con los operarios, a los que se formó para usarlo.
  2. Entrenar un modelo con ellos. Se entrenó un modelo de IA para predecir el tiempo de un trabajo nuevo a partir de las dimensiones de la chapa. Se puso a prueba con trabajos que no había visto.

Las cifras

Cuánto se alejaba de media la estimación del tiempo real:

Todo el proceso, incluido el movimiento de materialSolo el curvado
Personal experto24,3 minutos (72,6 %)8,6 minutos (39,0 %)
Modelo de IA4,5 minutos (15,2 %)3,8 minutos (16,5 %)
  • Unas cinco veces más cerca que los expertos en todo el proceso.
  • Unas dos veces más cerca solo en el curvado.

La explicación del centro es que los expertos sobrestimaban las tareas secundarias, como mover el material, a partir de su experiencia personal.

Qué pasó después

El modelo se integró en una herramienta para preparar presupuestos, que la empresa está probando. El personal introduce las dimensiones y obtiene el tiempo previsto de operario y de máquina. Se incorporaron tres cosas:

  • La evidencia junto a cada estimación. La herramienta muestra los diez trabajos anteriores más parecidos con sus tiempos medidos. El personal puede ver al momento si la estimación parece errónea y cambiarla.
  • La empresa puede volver a entrenarlo. Herges quería poder entrenar el modelo por sí misma. Se siguen registrando trabajos nuevos, y el modelo se actualiza con ellos a intervalos regulares.
  • Margen para crecer. La aplicación se puede configurar para otros pasos, como la soldadura o el montaje, sin programar.

Qué muestra el caso

  • Las personas con experiencia pueden equivocarse sistemáticamente con los tiempos. Aquí sobrestimaban las partes del trabajo que nadie vigila de cerca.
  • Los datos no existían hasta que alguien los recogió. La primera mitad del proyecto fue crear una forma de medir.
  • La comparación se hizo antes de fiarse de la herramienta. La IA y los expertos estimaron los mismos trabajos, y los dos se contrastaron con lo que pasó de verdad.
  • La herramienta muestra su evidencia. Junto a cada predicción aparecen trabajos anteriores parecidos, lo que permite a una persona comprobarla en segundos.

Qué dice sobre las prácticas

Prácticas que aplicó la empresa

Fuentes

  1. Mittelstand-Digital Zentrum Saarbrücken (March 2026). KI-gestützte Datenanalyse zur Prozesszeitenermittlung. Project report, in German. digitalzentrum-saarbruecken.de