Horas entregadas con pasión
Problemas resueltos con innovación
Proyecto completo en línea de tiempo
Diferentes industrias abordadas
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
Se basa en métodos matemáticos más avanzados que incluyen análisis estadísticos, minería de datos, modelado predictivo, aprendizaje automático, entre otros. Su función es pronosticar eventos que ocurrirán en el futuro gracias al desarrollo de un modelo de predicción.
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial proporcionan mantenimiento periódico y predictivo, reparación y procesos generales utilizados por las empresas para preservar sus activos.
El papel fundamental del aprendizaje automático es desarrollar la precisión predictiva.
- Predicción de fallas y alarmas tempranas.
- Estimación de la demanda y mantenimiento prescriptivo.
- Predicción de resultados de procesos según los valores de las variables (por ejemplo, modelo de detección de anomalías en la calidad de un producto).
- Identificación y mitigación del factor humano.
- Inventario inteligente y gestión de la cadena de suministro. • Visión por computadora (identificación visual por computadora de posibles fallas).
Algoritmo de mantenimiento predictivo
-
Adquirir y preprocesar datos
Recopilaremos un gran conjunto de datos de sensores que representan operaciones normales y defectuosas para procesarlos.
-
Identificar indicadores de condiciones
Los indicadores se utilizan para distinguir y comprender la condición normal y defectuosa.
-
Entrenamiento de modelo
Detectaremos anomalías. Entrenaremos un clasificador para detectar diferentes tipos de fallas, predecir la degradación y estimar los tiempos.
-
Implementar e integrar
Una vez que se haya desarrollado el algoritmo, se pondrá en funcionamiento al implementarlo en la nube o en su dispositivo convencional.
Los beneficios del mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es una metodología, es decir, una filosofía corporativa que tiene en cuenta la condición del equipo. El mantenimiento predictivo monitorea periódicamente las máquinas en función del análisis de los datos recopilados a través del monitoreo o las inspecciones de campo utilizando toda la potencia y los beneficios de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
-
Reducción de costos
de mantenimiento. -
Reducción de fallas
de la máquina -
Reducción del tiempo
de inactividad -
Reducción del stock
de repuestos. -
Incremento de la
vida de las piezas. -
Aumento de la producción
-
24% más tiempo de piezas
-
50% de mejora
Beneficios de aplicar AI y ML en MRO
Reducción de fallas de la máquina
El monitoreo regular de las condiciones reales de las máquinas y los sistemas de proceso puede reducir el número de fallas inesperadas y catastróficas de la máquina en un promedio del 55%. Las proyecciones indican que con ML puede alcanzar reducciones del 90%.
Reducción del tiempo de inactividad por reparación
El mantenimiento predictivo reduce el tiempo real necesario para reparar o reacondicionar el equipo de fábrica. El tiempo de reparación promedio (MTTR) se puede reducir en un 60%.
Reducción de costos de mantenimiento.
Los costos reales normalmente asociados con la operación de mantenimiento se pueden reducir en más del 50%.
Reducción del stock de repuestos.
Los costos que implican el stock de repuestos se pueden reducir en más del 30%.
Incremento de la vida de las piezas.
La prevención de fallas catastróficas y la detección temprana de problemas de máquinas y sistemas aumenta la vida operativa de la maquinaria de la planta industrial en un promedio del 30%.
Aumento de la producción
La disponibilidad de los sistemas de proceso aumenta después de la implementación de un programa de mantenimiento predictivo basado en la condición. El aumento puede alcanzar el 30%.
24% más tiempo de piezas
A diferencia del mantenimiento preventivo, el predictivo ayuda a gastar menos en repuestos.
50% de mejora
Clientes satisfechos que nos ven como socios en la tarea de ahorrar y tener una flota bien mantenida.
Estamos
Transformando
Las empresas impulsadas por la inteligencia artificial tienen el doble de probabilidades de ser líderes del mercado. Vea cómo las soluciones de inteligencia artificial ayudan a las empresas de diversas industrias a tener éxito.
Manufactura
Maximice la eficiencia del rendimiento con el aprendizaje automático.
Salud
Diagnostique de manera más inteligente y mejore el bienestar y la calidad de vida.
Logistica y Transporte
Reduzca los costos de mantenimiento, optimice rutas y más.
Finanzas
Prevenga el fraude, gestione el riesgo y mejore las decisiones de préstamo.
Márketing
Comprenda y llegue a su público de manera más efectiva.
Retail & E-Commerce
Convierta "big data" en información valiosa para el cliente.
IoT
Obtenga información valiosa de sensores, cámaras, etc.
Su industria
¿Una industria diferente? Contáctenos para saber cómo podemos ayudarlo.
Alguno de nuestros casos de estudio
Aplicaciones de mantenimiento predictivo para MRO
Cliente: fabricante de aeronaves y empresa de mantenimientoSince 2019 (undergoing project) we are implementing a predictive maintenance applications for MRO (Maintenance, Repair and Overhaul) mostly for flight systems and turbofan jet engines predicting components failures and RUL (remaining useful life) for each piece using LSTM algorithms.
Herramientas utilizadas:
Predicción de rendimiento de cultivos
Cliente: Asociación masiva de productores de cereales.Desarrollo (proyecto en curso): desde 2018 hasta el presente, trabajando para una asociación de agricultores argentinos que diseña, capacita, evalúa e implementa modelos para: predictores de rendimiento de cultivos (soja, maíz, trigo y cebada), manejo basado en zonas, plagas y enfermedades predicciones para estos cuatro tipos de cultivos, predicciones de déficit nutricional y predicción del índice de estrés por humedad del dosel del cultivo. Utilicé imágenes satelitales ópticas e imágenes de radar de apertura sintética.
Herramientas utilizadas:
Modelo de clasificación para OCT (tomografía de coherencia óptica)
Cliente: Sociedad Local de Oftalmólogos.Desarrollo: en 2018 desarrollamos un modelo de clasificación para OCT (tomografía de coherencia óptica) de cinco enfermedades de la retina (oftalmología). El desarrollo implicó volver a entrenar y ajustar modelos pre-entrenados Inception v3 y una interfaz de usuario de Python.
Herramientas utilizadas:
Premios y acreditaciones
