Caso de uso
Los datos de los sensores de las máquinas (vibración, temperatura, consumo) avisan del desgaste antes de que haya una avería. Se repara en una parada planificada y no en mitad de la producción.
El problema
Los dos enfoques habituales cuestan dinero. El mantenimiento predictivo interviene cuando los datos indican que hace falta.
Correctivo
Preventivo por calendario
Cómo funciona
Vibración, temperatura, consumo eléctrico o presión, de sensores que ya existen o que se añaden.
Cada minuto, 24 h
El modelo aprende cómo funciona cada máquina cuando está sana.
6 meses de datos
Detecta desviaciones y patrones de desgaste conocidos.
Vibración +35 % en el rodamiento
Propone revisar la pieza en la próxima parada, con el recambio previsto.
Revisión el jueves
Revisión humana
El técnico valida, planifica y registra lo que encontró, y el modelo aprende de ello.
Rodamiento sustituido
Ejemplos
Datos de ejemplo de una planta ficticia.
Datos
“La vibración del motor M-07 sube poco a poco desde hace tres semanas, sobre todo con la cinta cargada.”
Aviso
Orden de trabajo para la parada del jueves
Datos
“La bomba B-3 consume más electricidad para mover el mismo caudal que el mes pasado.”
Aviso
Inspección en la próxima ronda
Datos
“La temperatura del compresor C-1 sube más de lo habitual en los arranques.”
Aviso
Revisión del circuito de refrigeración
Fuentes de datos
En entornos Microsoft, los datos pueden llegar por Azure IoT y analizarse en Fabric. También trabajamos con los SCADA y PLC existentes.
Con los pies en el suelo
Sensores que registren con regularidad. Si no los hay, se puede empezar con una máquina crítica y sensores de bajo coste.
Saber qué falló y cuándo ayuda a que el modelo reconozca patrones. Sin historial, empezamos detectando lo que se sale de lo normal.
Cada aviso lo valida una persona. Sus anotaciones son las que hacen que el modelo mejore.
Guía visual · Mantenimiento predictivo
Reparar
antes
de la avería
Las máquinas avisan antes de romperse. Los sensores oyen ese aviso antes que nosotros, y eso da tiempo para planificar.
01 · La curva P-F
02 · Tres formas de mantener
Correctivo
Se repara cuando la máquina ya se ha parado.
Preventivo por calendario
Se cambian piezas cada cierto tiempo, aunque aún sirvan, y aun así hay averías entre revisiones.
Predictivo
Cuando hace falta
Se interviene cuando los datos indican que hace falta, en una parada planificada.
Intervención Avería
03 · Fuentes de datos
04 · Por dónde empezar
1 máquina
crítica
La que más cuesta cuando se para. Con sus datos se comprueba si funciona antes de ampliar.
Taller
Con unas semanas de margen se puede pedir el recambio, programar la intervención en una parada y asignar al técnico adecuado, sin urgencias.
Método
Escogemos un equipo cuya avería cueste mucho y revisamos qué datos registra y qué historial de averías hay.
Estudio de viabilidad con datos reales
Conectamos los datos, entrenamos el modelo de comportamiento normal y ajustamos los avisos con el equipo de mantenimiento.
Panel de estado y avisos de prueba
Integramos los avisos con la gestión de mantenimiento y medimos las paradas evitadas.
Avisos en producción y seguimiento mensual
Diseñamos y desarrollamos soluciones de inteligencia artificial adaptadas a tus procesos, datos y herramientas cuando una solución estándar no encaja o se queda corta.
Modelos predictivos de verdad, desde los datos hasta la evaluación y la interpretación.
Menos papeleo y tareas repetitivas en los procesos internos.
Cuéntanos qué equipos son críticos, qué sensores tienen y cómo registráis las averías. Te diremos si se puede empezar con mantenimiento predictivo.
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