Mantenimiento predictivo industrial
Detecta anomalías analizando los datos y predice futuros fallos en los equipos industriales antes de que sucedan.
La implementación de un sistema de mantenimiento predictivo permite anticipar un fallo o incidencia en maquinarias industriales analizando los datos de su funcionamiento, detectando con prontitud una posible caída del servicio antes de que ocurra. Normalmente se requiere un amplio histórico de datos, tanto de correcto funcionamiento como de fallos, para entrenar los modelos que detectan las anomalías, pero esta solución desarrollada por Keepler elimina esta barrera y puede trabajar sobre un reducido dataset y datos actuales de correcto funcionamiento.
Para aquellas compañías que quieran mejorar su servicio y ahorrar costes, esta es una solución cloud que se apoya en el machine learning para que modelos de datos optimicen continuamente el algoritmo predictivo. Totalmente configurable a medida para dar la mejor respuesta a problemas de rendimiento y mantenimiento.
- Si tu infraestructura y maquinaria está ya sensorizada, puedes conocer el rendimiento y estado incluso en tiempo real y convertirlo en el punto de partida de tu estrategia de mantenimiento predictivo.
- La extracción y configuración de data sets que requieren un volumen limitado de datos históricos de funcionamiento (no de fallos) y datos actuales.
- Toda la información ingestada alimenta el modelo de datos en la nube, donde se re-entrena para mejorar la fiabilidad y precisión de las predicciones.
- La vista a través del dashboard permite la configuración y gestión de alarmas y visualización de información.
Confía en una solución cloud-based y en la IA que suma las ventajas del cloud a los beneficios del mantenimiento preventivo.
Ahorro de costes
La prevención de fallos permite evitar costes derivados de los mismos por paradas del sistema o reemplazo de maquinaria. El enfoque cloud permite el pago por uso frente a modelos de licenciamiento.
Mejora del servicio
Evitar caídas y paradas prolongadas, actúa en favor de un mejor servicio y mayor eficiencia del sistema. Para ello, la configuración y personalización de alarmas adecuadas a cada sistema es la herramienta clave.
Incremento de la vida útil
El mantenimiento adecuado alarga la vida de maquinaria. Frente al mantenimiento sistemático rutinario asociado al tiempo, el predictivo tiene la ventaja de que en la mayor parte de las ocasiones no es necesario abordar grandes reparaciones.
Aprendizaje del propio dato
No es necesario contar con un gran volumen de datos anteriores. Permite analizar patrones de comportamiento a partir de un pequeño dataset de datos históricos y de datos del buen estado actual.
Acelera el time-to-market
Despliega una arquitectura rápida, hasta un 75% más rápido que una solución desde cero, pero manteniendo todas las ventajas de personalización y configuración a medida en el análisis de datos.
Contacta con nosotros y empezamos a trabajar juntos.
