MantIA

Las pymes industriales españolas (talleres de mecanizado, plantas de alimentación, fabricantes de mueble) sufren paradas de máquina no planificadas que cuestan entre 2.000 y 8.000 euros por hora perdida. Sus técnicos de mantenimiento llevan el historial en papel, Excel o en la cabeza, sin ningún sistema que anticipe fallos. Los CMMS genéricos del mercado (SAP PM, Fiix) son demasiado caros y complejos para empresas de 10-80 trabajadores, así que 9 de cada 10 operan completamente a ciegas.

MantIA es un SaaS ultrasencillo que combina la captura de datos de máquina vía sensores IoT de bajo coste (vibración, temperatura, corriente) con un LLM fine-tuneado sobre manuales técnicos y el historial de averías del propio cliente. El sistema genera alertas predictivas en lenguaje natural ('El rodamiento del torno 3 tiene patrón de desgaste; reemplazar antes del viernes'), órdenes de trabajo automáticas y un chatbot de guardia que el operario consulta desde el móvil cuando algo suena raro. La instalación tarda menos de un día: un gateway Raspberry Pi + tres sensores inalámbricos por máquina.

España cuenta con más de 230.000 pymes manufactureras; solo el segmento de mecanizado, alimentación y madera supera las 40.000 plantas con al menos una línea de producción crítica. Con un ticket medio de 400 euros al mes por planta, el mercado direccionable inicial en España supera los 192 millones de euros anuales, y la presión regulatoria de eficiencia energética (directiva EU ETS2) acelera la adopción en 2025.

Suscripción mensual SaaS de 299 euros/mes (hasta 5 máquinas monitorizadas) y 499 euros/mes (hasta 15 máquinas), más un coste único de hardware de 350 euros por kit de instalación que el propio cliente instala con videollamada guiada. El margen bruto sobre software supera el 75%; el hardware se vende sin margen para reducir la fricción de entrada. A partir del mes 6 se ofrecen informes de cumplimiento normativo como add-on a 99 euros/mes.

El foso se construye sobre los datos propios de cada planta: cuanto más tiempo usa el cliente MantIA, más preciso se vuelve el modelo para sus máquinas concretas, creando un coste de cambio altísimo y un dataset propietario que ningún competidor genérico puede replicar. La integración con el historial de averías y los manuales en español de fabricantes europeos (Fagor, Danobat, Copreci) genera una base de conocimiento sectorial que actúa como barrera de entrada para cualquier entrante nuevo.

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