Para los modelos de mantenimiento predictivo, utilizamos tanto datos históricos como datos en tiempo real para anticipar fallos de los equipos o necesidades de mantenimiento. Al analizar los datos de los sensores, los registros de mantenimiento y otra información relevante, podemos programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de la maquinaria.
Los datos de diferentes vehículos, herramientas y dispositivos de producción se pueden utilizar para predecir cuándo un sistema necesita mantenimiento, para luego programar el mantenimiento preventivo y las operaciones de control de calidad.
Esta predicción de los fallos de las piezas de maquinaria es muy precisa pues utiliza los datos de los sensores de IoT, reduciendo el tiempo de inactividad de los equipos, los fallos de las herramientas y las necesidades de mantenimiento. Al monitorear el estado de los equipos y la infraestructura en tiempo real (pueden ser datos como el seguimiento de vibraciones, el uso recurrente de máquinas en un orden específico, temperaturas y presiones, etc.) podemos comprender el estado de funcionamiento típico del equipo y rastrear las variaciones.
Mediante el análisis de los datos históricos de mantenimiento, podemos generar modelos descriptivos para comprender las causas recurrentes del mantenimiento y luego poder predecir cuándo y dónde será necesario el mantenimiento en el futuro.
Nuestro enfoque es proactivo y extiende la vida útil de los activos asegurando un funcionamiento fluido, lo que resulta en una reducción de costes, reduciendo también así el impacto ambiental y mejorando la competitividad de la empresa.
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- Detección de anomalías: detectamos automáticamente las señales de alerta temprana de una posible avería del equipo. Nos centramos en identificar todo tipo de anomalías y cubrimos una amplia gama de tipos de datos.
- Potenciar la toma de decisiones: una vez que ya hemos detectado anomalías, nuestros sistemas son lo suficientemente intuitivos para que los diferentes actores los entiendan y visualicen. De esta manera, los responsables de la toma de decisiones pueden proporcionar recomendaciones sobre el mejor curso de acción en función de los problemas identificados y sugerencias sobre el momento óptimo para el mantenimiento o asesorar sobre el reemplazo de ciertas piezas.
Utilizamos principalmente el Mantenimiento Predictivo en los siguientes sectores
