La empresa japonesa CADDi anunció el 6 de agosto de 2026 la plataforma de datos industriales «CADDi», una infraestructura que reúne datos de fabricación dispersos y los conecta con inteligencia artificial para apoyar las operaciones de las empresas industriales. La plataforma incluye dos productos principales, CADDi Explorer y CADDi Agent, en un paso que la empresa describe como un intento de construir una capa operativa común para los datos industriales.
El anuncio se realizó durante un evento celebrado en Tokio, y sus detalles se publicaron el 18 de agosto. CADDi considera que el rápido desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial no se ha reflejado en la misma medida en el conocimiento industrial, ya que los sectores manufactureros siguen dependiendo en gran medida de experiencias acumuladas no documentadas y de datos distribuidos entre distintos sistemas y departamentos.
El problema de los datos aislados y el conocimiento tácito
Según la empresa, los dibujos técnicos, los datos CAD, los sistemas ERP y otras herramientas de fabricación suelen funcionar de forma aislada dentro de la organización. Esto dificulta compartir los datos a escala empresarial y limita la capacidad de los empleados para acceder a información que se encuentra fuera del ámbito directo de su trabajo.
CADDi señala que más del 80% del conocimiento y la experiencia necesarios para el trabajo industrial se encuentran en la experiencia de los empleados, no en sistemas o documentos estructurados. En entornos que incluyen más de 100 procesos de fabricación, un error o la falta de información en una etapa pueden provocar que el trabajo deba repetirse o que el proceso regrese a etapas anteriores, lo que eleva los costes operativos y dificulta determinar el origen del problema.
Dos productos para acceder a los datos y analizarlos
CADDi Explorer funciona como un motor de descubrimiento de datos: analiza los datos de fabricación distribuidos en sistemas como CAD y ERP y permite buscarlos mediante una única interfaz. La empresa afirma que la herramienta conecta datos heterogéneos y los muestra de acuerdo con el alcance de permisos otorgado a cada usuario, ayudando a los empleados de distintos departamentos a encontrar la información relevante para sus objetivos.
Por su parte, CADDi Agent es un agente de inteligencia artificial que se basa en los datos empresariales y los estándares propios de cada compañía. CADDi afirma que puede ejecutar automáticamente una serie de procesos de análisis, incluidas tareas relacionadas con la estandarización de productos, la reducción de costes, el análisis de defectos y la predicción de riesgos. El objetivo es reducir el trabajo manual repetitivo y ampliar el uso del conocimiento acumulado dentro de la organización.
¿Qué cambia en la práctica?
CADDi no presenta la plataforma como un sustituto de todos los sistemas de fabricación existentes, sino como una capa que conecta los datos entre ellos y les añade una comprensión de las relaciones y los significados. Un dibujo técnico por sí solo puede no tener un significado operativo completo, ya que puede estar relacionado con materiales, productos, listas de componentes o problemas de calidad. La plataforma pretende construir un mapa semántico de datos para estas conexiones, de modo que la inteligencia artificial pueda utilizarlas en el contexto real del trabajo.
Según la presentación publicada, la plataforma consta de una arquitectura de cuatro capas que incluye la ingesta de datos de fabricación, la organización de sus significados y relaciones, y posteriormente la oferta de productos orientados a usos prácticos. CADDi también anunció su intención de desarrollar un conjunto de productos especializados para cubrir seis ámbitos industriales, mientras continúa ampliando la plataforma en torno a los datos y los conocimientos internos de las empresas.
Antecedentes de la plataforma
En junio de 2022, CADDi comenzó a ofrecer el servicio en la nube CADDi Drawer, centrado en la búsqueda y el uso de datos de dibujos técnicos. La empresa afirma que la nueva plataforma CADDi reorganiza estas experiencias dentro de un marco más amplio que incluye distintos datos de fabricación, en lugar de tratar cada tipo de datos o cada sistema por separado.
La empresa vincula este enfoque con su visión de acelerar la transición del conocimiento tácito hacia un conocimiento que pueda buscarse y utilizarse. Sin embargo, el beneficio práctico de la plataforma dependerá de la calidad de los datos que introduzcan las empresas y de su capacidad para conectar los distintos sistemas y procesos dentro de cada organización.