NotebookPipeline
Informes de OEE de turno en automático
Construye el análisis de OEE una vez en un notebook colaborativo y prográmalo como pipeline para que el informe de fin de turno llegue a los jefes de planta cada día.
Habla con los datos de tu planta, construye dashboards de operador, mide el OEE y automatiza el reporting de turno — todo desde una plataforma conectada a las líneas, máquinas y sistemas que ya usa tu planta.
Ver cómo funcionaPregunta a tus eventos de máquina, OEE y paradas en lenguaje natural
Del notebook al dashboard en vivo para jefes de planta y responsables de línea
Programa informes de turno, rollups de OEE y alertas de parada
Desde formular una pregunta hasta publicar un dashboard de operador, MINEO cubre el recorrido completo — conectado a las líneas y sistemas que ya usa tu planta.
Conecta cualquier fuente — eventos de máquina, OEE, registros de parada, MES, ERP — y empieza a hacer preguntas en lenguaje natural. Threads genera SQL automáticamente, ejecuta código y entrega respuestas con gráficos y tablas interactivas. Crea asistentes de IA con el modelo que prefieras.
Threads · Análisis de planta { "tool": "maximo-mcp", "action": "create_task", "summary": "Abre una orden de mantenimiento para la línea 07" }
vía maximo-mcp · ahora mismo
Más que Jupyter. Los Notebooks de MINEO combinan código, celdas de IA, widgets interactivos y herramientas visuales en un entorno colaborativo. Ideal para ingenieros de producción, calidad y mantenimiento — escribe Python, explora los datos de línea y despliega como apps en vivo desde el mismo notebook.
Archivo Vista Bloque Kernel Ayuda 
Compara OEE y paradas entre líneas y turnos.
df = mineo.query("SELECT line, AVG(oee) FROM machine_events GROUP BY line")
px.bar(df, x="line", y="oee", title="Shift OEE")
Dato clave: Norteamérica genera el 43% de los ingresos totales. APAC mostró el mayor crecimiento con +23% respecto al trimestre anterior, impulsado por la expansión en Japón y Australia.
df.sort_values("revenue", ascending=False).head()
| Región | Ingresos | Crecimiento |
|---|---|---|
| Norteamérica | $1.8M | +12% |
| Europa | $1.1M | +8% |
| APAC | $820K | +23% |
| LATAM | $480K | -3% |
Convierte notebooks en dashboards always-on y aplicaciones interactivas para operadores, jefes de planta, calidad y mantenimiento. Despliega con Streamlit, Gradio, Dash y 6+ frameworks más. Dominios personalizados, white-label y visualizaciones embebibles — listo para la línea y la sala de control.
Mineo · Panel de planta Última actualización: hace 2 minutos
OEE
84%
+3% vs Q3
Producción
12,4K
+6% vs Q3
Paradas
42 min
-8% vs Q3
| Cliente | Región | Ingresos | Estado |
|---|---|---|---|
| Acme Corp | NA | $245K | Activo |
| TechFlow GmbH | UE | $182K | Activo |
| Sakura Ltd | APAC | $156K | Pendiente |
| DataBr SA | LATAM | $98K | Activo |
Un entorno Linux completo accesible desde tu navegador. Instala cualquier paquete, cualquier herramienta — Claude Code, Codex, Gemini CLI. Construye tus modelos de mantenimiento predictivo y calidad con las librerías de confianza, conecta con las fuentes de tu planta y colabora con tu equipo. Sin configuración local.
VS Code — Entorno de desarrollo Explorador
import streamlit as st
from mineo import DataSource
import plotly.express as px
st.set_page_config(layout="wide")
st.title("Plant Dashboard")
ds = DataSource("plant_db")
df = ds.query("SELECT * FROM machine_events")
# Layout
col1, col2 = st.columns(2)
col1.metric("OEE", f"{df.oee.mean():.1%}")
col2.metric("Downtime", f"{df.downtime_min.sum():,} min")
# Charts
fig = px.bar(df, x="shift", y="oee", color="line")
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
mineo-dev@workspace:~/project$
Successfully installed plotly-5.22 scikit-learn-1.5
Your app is live at https://plant-dashboard.mineo.app
✓ Desplegado con éxito
Encadena notebooks en workflows de producción. Programa ejecuciones recurrentes con cron, dispara desde la REST API y monitoriza la ejecución en tiempo real. Desde rollups de turno hasta alertas de parada — construye flujos fiables sin sobrecarga de infraestructura.
/ Proyectos / plantas / Rollup diario de turno Elementos
Configuración de recursos
Programación
API
El mayor valor llega cuando los bloques de MINEO comparten la misma lógica — el mismo notebook se convierte en pipeline de turno, en dashboard de operador o en respuesta dentro de una conversación de Threads.
Construye el análisis de OEE una vez en un notebook colaborativo y prográmalo como pipeline para que el informe de fin de turno llegue a los jefes de planta cada día.
Los ingenieros consultan el rendimiento de línea de forma conversacional con Threads mientras los operadores ven los mismos números en un Live App always-on a pie de planta.
Prototipa el modelo de mantenimiento en un Cloud Dev Environment, refínalo en un notebook con el equipo y publícalo como Live App para el equipo de mantenimiento sin reescribirlo.
Usa MINEO para hablar con tu planta, construir dashboards de operador, medir el OEE y automatizar el reporting de turno — todo desde el mismo workspace.