José Luis Folla expuso en la UNED 125 años de evolución tecnológica en Cupa Pizarras

21 de noviembre de 2025

El ciclo de conferencias del Campus Noroeste de la UNED contó desde Ourense con la participación del director industrial del grupo pizarrero para mostrar su evolución constante en innnovación y aplicación de la IA en todos sus departamentos. "Somos un sector pequeño, tradicional con procesos productivos complejos. Innovar va en nuestro ADN, tenemos cultura innovadora"

OURENSE, 21 de noviembre de 2025. El director industrial de Cupa Pizarras, José Luis Folla Castiñeiras, ofreció en UNED Ourense la conferencia Casos prácticos de aplicaciones de la IA en procesos de elaboración de pizarra natural. Es la tercera ponencia de las siete que está ofreciendo el Campus Noroeste de la UNED, este año centradas en la aplicación de la IA en el mundo de la empresa en entornos locales. Ourense ofreció el caso del esta empresa que pertenece a Cupa Group, líder mundial en el sector pizarrero. El ponente fue presentado por el director del centro universitario ourensano, Jesús Manuel García Díaz. Entre los asistentes al salón de actos de UNED Ourense estaba una representación del Colegio de Economistas de Ourense y del Rotary Club. La sesión fue emitida a través de internet, pues hay varios centenares de ciudadanos que se han inscrito desde diversos puntos de España y del extranjero.

Folla Castiñeiras ofreció una ponencia muy completa. En primer lugar caracterizó la empresa Cupa Pizarras, perteneciente a Cupa Group, una firma que nació en 1892, año en el que se inició la explotación de la cantera de pizarra Solana de Forcadas, que es la más antigua del grupo y continúa activa.

En 1968 cinco empresarios productores de pizarra fundaron Cupire Padesa, sociedad que daría origen a Cupa Group. "Los fundadores modernizaron el sector y mejoraron la comercialización y la introducción del producto en el exterior", dijo el ponente. En esos años comenzó la exportación, con Francia como primer destino. Entre 1980 y 1989 se produjo el desarrollo de nuevas canteras. De 1990 a 1999 se abrieron delegaciones en Francia, Bélgica y Reino Unido. Comenzó el liderazgo mundial en el sector de la pizarra.

Desde el año 2000 hasta el presente, el sector vive la diversificación de productos y negocios así como la internacionalización, innovación y sostenibilidad como pilares estratégicos del crecimiento del grupo.

Hoy Cupa Group lo integran las empresas Cupa Pizarras, Cupastone, Thermochip y Burton Roofing Merchants.

Cupa Pizarras es líder mundial, pues una de cada dos pizarras en el mundo lleva su marca. Exporta el 98% de su producción a más de 60 países y lleva 125 años de experiencia en el sector. Sus principales mercados están en Francia, Reino Unido, Alemania, Benelux, Dinamarca, Irlanda y Estados Unidos. Cuenta con 25 canteras y minas propias ubicadas en las mayores reservas tectónicas de pizarra del planeta. Dispone de 31 plantas transformadoras equipadas con la más moderna tecnología. Famosos edificios de Europa están cubiertos con pizarra de esta firma, así como fachadas de originales arquitecturas del mundo.

Folla Castiñeiras también caracterizó la pizarra natural, "un producto inimitable, moldeado por la naturaleza durante 500 millones de años, su durabilidad es de más de cien años sin alteraciones de color o propiedades, su rendimiento la hace ignífuga impermeable y dificulta la formación de hielo y en cuanto a sostenibilidad es el material de cubierta con menos impacto medioambiental". También explicó la fase de producción, cómo se extrae la pizarra en canteras a cielo abierto o en minas y la maquinaria especializada que permite transportar grandes bloques de material. Explicó el proceso de tratamiento tradicional de este producto para luego mostrar cómo se afronta mediante el uso de IA.

Folla Castiñeiras expuso que Cupa Pizarras se apuntó a la IA desde el primer momento, hace ya algunos años. Esta firma consideró que era indispensable alimentar a la IA aportándole datos de calidad, "los datos son el combustible de la IA, y con algoritmos analiza esos datos que pueden ser imágenes, sonido, texto..., la IA aprende y con el tiempo, mejora para ejecutar las tareas que necesitamos ejecute". Los retos de la IA en la industria son: una elevada inversión inicial, disponer de datos de calidad, protección de datos, tener la infraestructura correcta, vencer la resistencia al cambio y capacitar al personal. El ponente advirtió que en Cupa Pizarras no hubo resistencia al cambio.

En esta empresa han visto que disponer de Inteligencia Artificial conlleva las siguientes ventajas:

Mejora en la toma de decisiones al analizar un gran volumen de datos.
Optimizar los recursos, lo que permite aprovechar mejor el recurso natural
Optimizar procesos, pues permite mantener secuencias de producción
Mejora de la calidad, lo que implica mayor satisfacción de los clientes dado que se mejora el control de calidad en tiempo real
Seguridad laboral, pues se reduce el trabajo manual que requiere mayor esfuerzo
Mayor eficiencias operativa, lo que permite que el personal se centre en tareas de mayor valor añadido
Aumento de la productividad
Reducción de costos

"¿Por qué hemos optado por la IA? Porque somos un sector pequeño, tradicional con procesos productivos complejos. Innovar va en nuestro ADN, tenemos cultura innovadora porque los líderes estamos implicados en la organización, disponemos de una hoja de ruta clara, con mejora continua y adaptación constante porque disponemos de mentalidad de crecimiento", dijo el ingeniero ponente. La estructura del empleo de IA en Cupa Pizarras se apoya en dos motores: Cupa Innovación y Tacsa, dos empresas innovadoras que continuamente están creando nuevas ideas, productos o procesos para mejorar y ser más eficientes y competitivas.

Cupa Innovación

Se trata de una unidad creada en el año 2006, con más de 40 proyectos de I+D+i y ha producido más de 20 patentes internacionales. Sus principales líneas de investigación y desarrollo son tanto el desarrollo de productos de alto valor añadido como la mejora de los procesos industriales. En productos de alto valor añadido figuran los sistemas de fachada ventilada en pizarra natural y las cubiertas solares térmicas invisibles en pizarra natural.

En lo que a mejora de los procesos industriales se refiere, esta se hace utilizando el desarrollo e implementación de soluciones de digitalización, automatización e inteligencia artificial. El plan de modernización 2019-2027 consta de 24 millones de euros de inversión en las pizarras trasformadoras de CUPA Pizarras. José Luis Folla explicó que en esta empresa hay tres hitos fundamentales:

Cupa 4.0: transformación integral industria 4.0 del proceso productivo de la pizarra natural (2018-2020).
Smart4slate: producción inteligente y sostenible 4.0 de pizarra natural (2020-2023).
Premio Galicia de Innovación 2020, en la categoría de gran empresa por parte de la Axencia Galega de Innovación.

Tacsa

Esta empresa presta servicio desde 1999 automatizando la pizarra. "La IA está siendo clave en la hoja de ruta de la automatización de Cupa Pizarras, no es un mero acelerador. Tenemos un producto natural y hay que detectar patrones complejos, aprendizaje; existe un enorme número de referencias comerciales y procesos (Big Data) y hay tareas que requieren un alto nivel de expertise (realizar predicciones). Por tanto, innovación más automatización más IA nos lleva a la automatización inteligente. Nuestro objetivo es claro: avanzar hacia un modelo de fabricación inteligente y sostenible.

IA en las naves de elaboración

Indica el ponente que el proceso productivo incluye el serrado, la preparación del bloque de pizarra, labrado, corte, clasificación y embalaje en palets o paletizado de la pizarra. Para dotar todo esto de IA, la empresa ha recorrido varias etapas para abordar sus proyectos. Así, en primer lugar hay una tormenta de ideas, análisis holístico, benchmarking; a continuación, vienen las especificaciones, con toma de requisitos y recogida de datos. La fase siguiente es la de buscar socios de proyectos en centros tecnológicos, departamentos, empresas y universidades. A partir de ahí viene la ejecución con diseños, ingeniería y fabricación. Luego se instala en planta, se valida y se pasa a la mejora continua, no se muere ahí el proyecto, insistió Folla Castiñeiras.

Así, a la hora de aplicar IA en el serrado para hacerlo inteligente, esta acción consiste en transformar la piedra de pizarra que llega de la cantera a la nave de procesado en bloques aptos para que puedan luego ser labrados. Y aquí surgen los siguientes retos:

El color negro de la pizarra fuerza al máximo los sistemas de visión artificial, lo que obliga a manejar tiempos de exposición de iluminación altos.
Tamaño de muestra y morfología.
Textura.
Velocidad de proceso.
Gran número de formatos de cada bloque de pizarra.
Optimización 3D.

El rachón de pizarra se analiza con visión artificial más Deep Learning y ello da como resultado una identificación de zonas del rachón no aprovechables, patrones de corte óptimo en tiras y bloques. Las ventajas de ello son:

Mayor aprovechamiento del recurso natural.
Independencia de la subjetividad del operario en la toma de decisión.
No son necesarios operarios con expertise en la piedra.
Alinear la producción con la demanda.
Reducción del tiempo de corte, donde el operario no toma decisiones.

Destapado automático

Destapado, al hablar de pizarra, se refiere al acondicionado de los bloques que provienen del proceso de serrado. ¿En qué consiste?

En retirar la parte del bloque o tapa para que la superficie de apoyo sea plana.
Orientar el bloque para que la cuchilla de la labradora golpee en la zona correcta.
Enviar el bloque a la zona de labrado manual o automático.
Enviar la tapa a una zona para su reaprovechamiento.

Y en esta fase hay nuevos retos, vuelve a repetirse el ya citado del color negro de la pizarra, que fuerza los sistemas de visión artificial; el tamaño de muestra y morfología; su textura, la velocidad del proceso, la existencia de gran número de formatos y su optimización 3D.

¿Cómo se lleva a cabo el destapado automático? José Luis Folla Castiñeiras explicó en su conferencia dada en el Campus Noroeste de la UNED desde Ourense, que la visión artificial más DL permite decidir si el bloque va a labrado automático o manual; permite además orientar el bloque para destapar, retirada de la tapa y orientar el bloque para ser labrado. Todo esto permite un mayor aprovechamiento del recurso natural, con retirada mínima de tapa; desaparece la dependencia del criterio subjetivo del operario en esa toma de decisión; no se precisan operarios con pericia en la piedra; el material se aprovecha asegurando la orientación correcta del bloque. Además otras ventajas son el control de calidad del serrado y una mejora en la seguridad y salud del operario.

Labrado automático y corte automático

Señala el ponente que hay una menor exigencia física para el trabajador, de modo que el sector se vuelva "más atractivo para el empleado dado el cambio de perfil del trabajador, y se da una mayor capacidad productiva".

El proceso de clasificación y control de calidad se venía haciendo por la inspección visual pieza a pieza de pizarra por operarios clasificadores, que llevan a cabo la clasificación final de la pizarra en distintas calidades una vez que sale del proceso de corte con su formato final. Tenían que fijarse en 14 aspectos dimensionales, desde la longitud y anchura hasta los nudos, pasando por falsa escuadra, refollos o mordida. Y en seis aspectos cualitativos: piritas, flores, cuarzo, corte negro, rucio y color/textura.

El sistema automático de clasificación mediante el uso de tecnologías de visión artificial y Deep learning permite "ofrecer a los clientes un producto final con criterios de calidad objetivos y constantes en el tiempo, eliminando la subjetividad humana, y reducir costes operativos". Así se consigue una mayor precisión, información en tiempo real, no se necesitan operarios con pericia en la piedra, hay satisfacción del cliente, una calidad más homogénea del producto; el recurso se aprovecha mejor y se mejorar las condiciones de trabajo.

Luego viene la fase de paletizado, que al estar automatizada, permite embalar la pizarra clasificada en cajas de madera para su almacenamiento y entrega posterior. Esto implica mayor velocidad de proceso gran número de formatos de pizarra y afrontar maniobras numerosas y complejas.

En las naves de elaboración, el uso de la IA se aplica en el sonado automático. "Es un sistema que detecta roturas en placas de pizarra mediante un método no destructivo por golpeo. Se utilizan técnicas de inteligencia artificial para clasificar por sonido", indicó Folla Castiñeiras. El equipo de sonado genera una señal por el impacto de pizarras, y brinda un criterio de calidad homogéneo y constante en el tiempo y permite manipulación de pizarras.

Departamentos

Pero en Cupa Pizarras la IA se emplea igualmente en otros departamentos. Para el mantenimiento predictivo, esta tecnología emplea análisis de datos en tiempo real para prever el momento en que una máquina necesita mantenimiento. Así se da un mantenimiento eficaz al reparar la avería y restaurar la funcionalidad de la máquina. "Pero el mantenimiento predictivo basado en la IA con mera recogida de datos, no es suficiente. Nosotros establecemos qué queremos medir y nos valemos de sensores y de registros históricos para crear un modelo de IA predictivo que nos permita realizar el procesado de un gran volumen de datos en tiempo real, detectar patronas complejos para realizar predicciones; diagnosticar la clasificación por gravedad y probabilidad de fallo y hacer retroalimentación con la mejora contínua del modelo.

"Con la IA analizamos grande volúmenes de datos generados en tiempo real por sensores y sistemas de producción y los resultados son patrones de consumo de energía y materias primas así como patrones de rendimiento en la producción".

En el departamento de Planificación de producción y logística la IA "permite visualizar la demanda con los históricos de producciones, generando escenarios para tomar la mejor decisión en cada momento", indicó el ponente y gracias a ello se optimiza el inventario, con previsión de la demanda y gestión de los suministros de forma eficiente; se reduce significativamente el tiempo de planificación, se simulan múltiples escenarios y se historizan planificaciones.

En el departamento de Marqueting, la generación y edición rápida de imágenes evita largas sesiones de fotos o días de edición. Igualmente permite la formación y conocimiento del equipo con GPTS internos que explican cómo hacemos las cosas aquí y dónde encontrar recursos, por ejemplo, nuevos miembros preguntan y obtienen guías paso a paso y rutas de archivos, sin depender de otros. También permite una investigación técnica en profundidad, por ejemplo, establecer la comparativa técnica de varios materiales en distintas condiciones reales. Podemos hacer la adaptación local del mensaje, sirva el ejemplo de los mensajes específicos para Bretaña que apelan a su historia y tradición con la pizarra".

Otra función que permite la IA en este departamento es identificar dónde se han detenido las solicitudes de clientes y por qué.