Plataforma de IA para Specialty Chemicals
Tu I+D
lo recuerda todo
Mafer convierte el histórico técnico de tu compañía — fórmulas, resultados de laboratorio, dosieres regulatorios — en inteligencia lista para modelos, integrada en tus flujos de I+D.
Nombre de la fórmula
Compuesto de perfumería — floral amaderado
Materias primas
Composición
↕ Auto-orden · Total 100.0%Consejo: el relleno autocompleta hasta el 100% — cada panel recalcula en vivo con cada cambio de dosis.
Perfil olfativo
Cada acorde se dibuja relativo al más intenso — recalculado con cada cambio de dosis.
Coste
€16.40 por kg
por aplicación · ρ 0.98 g/mL
objetivo €19.00 · coste estándar SAP · EUR @ 1
Agentes
Años de fórmulas, resultados de laboratorio y expedientes regulatorios se convierten en una única capa gobernada: la base sobre la que trabajan tu equipo y tus modelos.
Formulación
Modelos entrenados con tus fórmulas históricas acortan el camino del brief a una fórmula que cumple — sin limitar la creatividad del experto.
Regulatorio
Decenas de fuentes, reglas de porcentajes y excepciones por mercado centralizadas en un sistema agéntico, aplicadas de forma consistente a fórmulas y materias primas.
Análisis
Datos de laboratorio e instrumentos estructurados en origen — de cromatogramas a resultados físico-químicos — comparables, trazables y listos para entrenar modelos.
Hoy, décadas de conocimiento técnico viven en Excels con macros, cuadernos de laboratorio, salidas de instrumentos, software ad hoc — y en la cabeza de unos pocos expertos.
Mafer lo centraliza en una única capa de información donde los equipos de I+D estructuran su histórico, entrenan modelos con él y hacen que cada experimento pasado cuente para el siguiente.
Tu laboratorio funciona sobre hardware analítico caro atado a software antiguo. Sustituirlo no es una opción — integrarse con él, sí.
Mafer se conecta directamente a GC-MS, LC-MS, espectrómetros, plataformas ERP y los sistemas que ya usáis, estructurando datos de alta fidelidad en origen sin cambiar la forma de trabajar de tu equipo.
Diseñado para industrias donde la composición molecular, la instrumentación analítica y los flujos de formulación definen el desarrollo de producto. De fragancias y aromas a cosmética y personal care, estos sectores comparten una misma base: sistemas químicos complejos y datos altamente especializados.
Captura de datos de laboratorio
GC-MS, LC-MS y espectrómetros
Datos estructurados
Listos para modelos, trazables en origen
Modelos privados
Afinados con tu histórico
Escala industrial
Investigación conectada a la ejecución
Una nueva generación de infraestructura permite que ese conocimiento acumulado se convierta en la base de operaciones nativas de IA. Cuatro cosas lo han mantenido bloqueado:
Datos fragmentados
Propietarios, complejos y dispersos: la propiedad intelectual de cada compañía, encerrada en silos y en la cabeza de los expertos.
Sistemas obsoletos
El I+D sigue corriendo sobre tecnología construida hace 10–15 años.
Complejidad de proceso
Flujos técnicos, regulación y hardware dejan fuera al software genérico.
Gap investigación–industria
Los avances en ML para química rara vez salen del paper.
Ocho semanas, sobre vuestros propios datos. Empezamos con simples exports, sin integrar el ERP, y los KPIs los pactamos antes de arrancar.
Auditoría de datos
Mapeamos lo que tenéis — registros del ERP, Excels con macros, salidas de instrumentos, cuadernos escaneados — y te decimos exactamente qué es utilizable. Sin limpiar nada por vuestra parte.
Construcción
Construimos la prueba sobre vuestros propios datos — estructurarlos, automatizar el flujo o entrenar un modelo con tu histórico. Sea lo que sea que pida tu caso, tus datos siguen siendo solo tuyos.
Validación
Tu equipo lo prueba con vuestras propias fórmulas, contra los KPIs pactados — antes de ningún compromiso a largo plazo.
FAQ
Preguntas reales de equipos de I+D, IT y calidad en nuestras conversaciones — respondidas sin rodeos.
No. Cada cliente tiene sus propios modelos, entrenados exclusivamente con sus datos. Nunca se mezclan datos de distintos clientes, y nada de lo que compartas con nosotros mejora el sistema de nadie más. Lo que queda tras el entrenamiento es tu modelo: los datos en crudo no se reutilizan más allá de él.
Donde decidáis. Desplegamos en la región que determine cada cliente, sea el sur de Europa u otra localización, y trabajamos con todas las regiones cloud. Los datos viven en infraestructura de nivel enterprise, cifrados en tránsito y en reposo. Para políticas más estrictas desplegamos dentro de vuestro propio entorno cloud, y en on-premise para las más exigentes. La documentación de nuestra arquitectura de seguridad está disponible bajo petición.
Ese es el punto de partida de casi todos nuestros clientes. Todo proyecto empieza con una auditoría de datos: mapeamos lo que existe —registros del ERP, hojas de cálculo con macros, salidas de instrumentos, incluso cuadernos escaneados— y te decimos exactamente qué es utilizable antes de ningún compromiso. No hace falta limpiar nada antes: estructurar datos técnicos desordenados es justo para lo que está construido Mafer.
Un piloto típico dura unas ocho semanas: dos de auditoría de datos, cuatro de construcción sobre vuestros datos y dos de validación contra KPIs pactados de antemano. Funciona sobre simples exports, sin integrar el ERP para empezar, y requiere unas tres horas semanales de vuestro equipo.
Menos de los que crees. Partimos de modelos base construidos para tu dominio y los afinamos con tu histórico, así que incluso datasets pequeños marcan la diferencia. La calidad importa más que el volumen: los registros completos de iteración —pruebas, fallos, ajustes— enseñan más a un modelo que miles de fórmulas finales sueltas.