El desafío

Los fallos de los equipos llegaban sin previo aviso, forzando reparaciones de emergencia y costosas paradas de producción. El fabricante disponía de datos de sensores, pero no tenía forma de actuar sobre ellos.

Lo que construimos

Una plataforma IoT que ingiere flujos de sensores con detección de anomalías, puntuación de mantenimiento predictivo y enrutamiento automático de alertas a los equipos de mantenimiento.

Canal de ingesta de sensores

Conectamos los 8.000 sensores mediante una pasarela edge segura que normaliza las lecturas de vibración, temperatura y corriente en una única serie temporal, almacenando en buffer local para que no se pierda ninguna lectura durante un corte de red antes de enviarse a la plataforma.

Motor de puntuación predictiva

Cada activo recibe una puntuación de salud en vivo construida a partir de los patrones históricos de averías. Cuando una tendencia de un sensor cruza su umbral aprendido, el sistema marca el activo con un nivel de confianza y el fallo probable, en lugar de esperar a que salte una alarma fija tras el daño.

Enrutamiento de alertas y órdenes de trabajo

Las alertas se enrutan automáticamente al turno y al técnico correctos, se vinculan al manual del activo y se convierten en una orden de trabajo con los repuestos recomendados. Una advertencia se convierte en una tarea programada antes de convertirse en una parada de producción.

Enfoque técnico

La plataforma funciona sobre una pila gestionada de series temporales: la ingesta en streaming escala al ritmo de 8.000 dispositivos, los modelos se reentrenan cada noche y el panel actualiza el estado de los activos en un intervalo breve. Los datos se cifran en tránsito y en reposo, y el acceso basado en roles limita a los equipos de planta a las líneas que operan.

Fiabilidad y escalabilidad

La capa de ingesta tolera las reconexiones de los dispositivos y rellena los huecos, de modo que una ventana de mantenimiento de red no crea lagunas en el historial de salud del que dependen los modelos de predicción. Las nuevas líneas se incorporan por configuración, sin programación a medida.

El resultado

Las paradas no planificadas se redujeron un 18% en los primeros seis meses, y el mantenimiento es ahora programado, no de emergencia.

Comentarios del cliente

“Por fin dejamos de arreglar máquinas en medio de la noche. La plataforma nos dice qué línea necesita atención esta semana, así que nuestras reuniones de planificación tienen realmente un plan.” — Responsable de mantenimiento

Solicite una cotización gratuita

Si su equipo ya genera datos de sensores sobre los que no está actuando, cuéntenos sobre sus activos y diseñaremos un enfoque de monitoreo acorde a sus objetivos de mantenimiento. Comparta los detalles de su proyecto para una cotización gratuita y sin compromiso, adaptada a su operación.