Sistema de Mantenimiento Predictivo
Solución de IoT e IA que predice fallas de equipos con semanas de anticipación, reduciendo el tiempo de inactividad en un 45% y los costos de mantenimiento en un 25%.
Resumen Ejecutivo
Una gran planta de fabricación implementó una solución de Mantenimiento Predictivo conectada a miles de sensores IoT que redujo el tiempo de inactividad no planificado en un 45%, aumentó la OEE en un 12%, extendió la vida útil de los activos en un 20% y ahorró $15M en producción perdida en el primer año.
Contexto y Antecedentes
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El Desafío
Una gran planta de fabricación dependía del mantenimiento programado, dando servicio a las máquinas las necesitaran o no. Esto era costoso e ineficiente.
Aún ocurrían averías inesperadas, deteniendo las líneas de producción y costando $50k por hora en producción perdida. Encontrar la causa raíz a menudo tomaba días.
El inventario de repuestos estaba inflado con artículos rara vez utilizados, mientras que las piezas críticas a menudo faltaban cuando se necesitaban.
Nuestro Enfoque
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Flujo de Trabajo de la Solución
The diagram below shows how sensor data flows through our Predictive Maintenance system to detect anomalies, predict failures, and generate automated work orders.
La Solución
Syvoq implementó una solución de Mantenimiento Predictivo impulsada por IA conectada a miles de sensores IoT en el piso de la fábrica.
- Red de Sensores IoT: Monitorea la vibración, temperatura, sonido y consumo de energía en tiempo real.
- Detección de Anomalías: Identifica desviaciones sutiles de los patrones operativos normales que preceden a la falla.
- Alertas Inteligentes: Notifica a los técnicos sobre problemas específicos (por ejemplo, 'Desgaste del rodamiento #3 detectado') con arreglos recomendados.
- Automatización de Órdenes de Trabajo: Genera automáticamente tickets de mantenimiento en el CMMS solo cuando es necesario.
Tecnologías Clave
Entrenamiento y Despliegue
Entrenamos los modelos con 10 años de datos históricos de sensores y registros de mantenimiento. El sistema aprendió las 'firmas' específicas de diferentes modos de falla.
Los modelos aprenden continuamente de la retroalimentación de los técnicos. Si se confirma una falla predicha, el modelo se refuerza.
Arquitectura Técnica
Puerta de Enlace IoT
Agrega de forma segura datos de máquinas heredadas y modernas.
ML de Series Temporales
Utiliza LSTM y modelos de pronóstico para predecir la Vida Útil Restante (RUL).
Analítica de Borde
Ejecuta modelos críticos en las instalaciones para protección de baja latencia.
El Impacto
La planta pasó de 'fallar y arreglar' a 'predecir y prevenir', asegurando operaciones fluidas.
Tiempo de Actividad Operativo
- •Reducción del tiempo de inactividad no planificado en un 45%.
- •Aumento de la efectividad general del equipo (OEE) en un 12%.
- •Vida útil extendida de los activos en un 20%.
Ahorro de Costos
- •Reducción de los costos laborales de mantenimiento en un 25%.
- •Inventario de repuestos optimizado, reduciendo los costos de mantenimiento en un 30%.
- •Ahorro de $15M en producción perdida en el primer año.
Susurro de Máquinas
La IA detecta problemas que son imperceptibles para los operadores humanos, como microvibraciones que indican una desalineación del eje.
Conclusión Clave
Escuchar a sus máquinas le permite arreglarlas antes de que se rompan. El mantenimiento basado en datos es la columna vertebral de la Industria 4.0.
Maximice el tiempo de actividad de sus activos.
Vea cómo el Mantenimiento Predictivo puede ahorrar millones en producción perdida.