Modelos predictivos para servicios de mantenimiento

El mantenimiento predictivo basado en big data y datos geoespaciales busca definir el mejor momento para realizar trabajos en un activo, de manera que la frecuencia de mantenimiento sea la menor posible y la fiabilidad sea la mayor posible sin costes innecesarios.

Martes 8 de Marzo de 2022

Los equipos de mantenimiento están empezando a adoptar el uso de big data y modelos predictivos para mejorar el rendimiento, esto ayuda a establecer programas de mantenimiento, que reducen el tiempo de inactividad y ahorran costes de mantenimiento, al mismo tiempo que amplían la vida útil de sus equipos, reducen las tareas de innecesarias y optimizan el inventario de piezas de repuesto.

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¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en su funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que pueda solucionarlos antes de que provoquen un fallo, esto permite que la frecuencia de mantenimiento sea lo más baja posible, sin incurrir en los costes asociados a hacer demasiado mantenimiento preventivo.

Utilizar datos geoespaciales es clave para implementar un programa de mantenimiento predictivo exitoso, al igual que el uso de sensores y técnicas de mantenimiento predictivo.

Estas herramientas capturan la información mediante sensores, controles industriales y sistemas empresariales, identificando con precisión las áreas que necesitan atención. Algunos ejemplos del uso de sensores de mantenimiento predictivo son el análisis de vibraciones, el análisis del aceite, las imágenes térmicas y la observación de los equipos. Lea el artículo completo aquí



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Los modelos predictivos combinan el poder de la Big Data con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) para comprender, supervisar y optimizar procesos. Hoy en día el éxito en la manufactura recae en quien tenga el conocimiento más preciso y amplio de los modelos digitales y el análisis de Big Data.