ESTUDIO DE CASO — Energía y Manufactura
Mantenimiento Predictivo
Elimina el tiempo de inactividad no planificado con información predictiva
Sector:
Energía y Manufactura
Enfoque:
Mantenimiento Predictivo (IoT e IA)
DESAFÍO EMPRESARIAL
Los fallos no planificados son costosos y difíciles de predecir
Los fallos no planificados de los equipos son costosos y peligrosos en las operaciones energéticas: pérdida de producción, reparaciones de emergencia y riesgos de seguridad. Sin monitoreo continuo, el mantenimiento sigue siendo reactivo o se programa de forma ineficiente, y los activos críticos fallan cuando menos se espera.
SOLUCIÓN IMPLEMENTADA
Un sistema predictivo que combina sensores IoT y modelos de IA
Sistema de mantenimiento predictivo que utiliza sensores IoT y modelos de IA para monitorear el estado de los activos y predecir fallos antes de que ocurran. Las alertas en tiempo real y la información procesable permiten una intervención proactiva, reduciendo el tiempo de inactividad no planificado y prolongando la vida útil de los equipos.
TECNOLOGÍA
Diseñado para monitorear, predecir y actuar sobre el estado de los equipos en tiempo real
PLATAFORMA DE DATOS
Azure Synapse
Los datos de los sensores IoT se centralizan y procesan en Azure Synapse, lo que permite el monitoreo continuo del rendimiento de las máquinas en todas las operaciones.
ENTREGA DE DATOS
Power BI
Los paneles de Power BI visualizan las tendencias y monitorean el estado de los activos, brindando a los equipos una visión clara del estado de los equipos.
IA
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning los modelos predictivos analizan los datos de los sensores con miras a pronosticar posibles fallos antes de que causen tiempo de inactividad.
RESULTADOS Y ROI
Lo que esta solución aporta una vez implementada
AHORRO DE COSTOS
Menores costos de mantenimiento al optimizar los calendarios de reparación y evitar el mantenimiento excesivo en los activos críticos.
EFICIENCIA
Menos tiempo de inactividad no planificado mediante detección temprana de los problemas antes de que se agraven.
SEGURIDAD
Mayor seguridad laboral al prevenir fallos catastróficos de los equipos antes de que ocurran.
