Mantenimiento predictivo
Las averías llegan sin avisar, paran la línea y obligan a mantenimientos preventivos que muchas veces no hacían falta.
Cómo funciona
- 01Se recogen datos de sensores y PLCs (vibración, temperatura, consumo)
- 02Se almacenan y limpian en tiempo casi real
- 03Un modelo detecta patrones que anticipan averías
- 04Se crea una orden de trabajo en el sistema de mantenimiento con prioridad
Lo que ganas
Tecnología habitual
Azure IoT Hub
AWS IoT SiteWise
DatabricksAzure Machine Learning
GrafanaElegimos la tecnología según lo que ya usas. Más detalle en nuestra página de tecnología y arquitectura.
Preguntas frecuentes
¿Funciona con las herramientas que ya uso?
En la mayoría de casos, sí. Lo habitual es montarlo con Azure IoT Hub, AWS IoT SiteWise, Databricks, Azure Machine Learning y Grafana, pero adaptamos el flujo a los programas que ya tienes, ya sea por API, por conectores oficiales o por integración con bases de datos.
¿Cuánto se tarda en ponerlo en marcha?
Un flujo de nivel avanzado como este suele estar funcionando en 6 a 12 semanas, según las integraciones necesarias. Empezamos con un piloto en un entorno de pruebas y lo pasamos a producción cuando tu equipo lo ha validado.
¿Qué pasa con los datos?
Se quedan en Europa y, si lo prefieres, dentro de tu propia nube. Usamos servicios de IA empresariales que no entrenan con tus datos y firmamos contrato de tratamiento de datos.
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