Industria 4.0: Mantenimiento Predictivo y Seguridad

Prevea fallas antes de que detengan la producción. Monitore vibraciones, temperatura y presión de equipos críticos con sensores IoT industriales.

El Desafío:

Una parada no planificada en una línea de producción cuesta $5.000-20.000 por hora. Los técnicos actúan por "sensación" sin datos reales.

Nuestro sistema incluye:

  • Sensores de vibración en ejes críticos
  • Monitoreo de temperatura de motores y transformadores
  • Histórico de rendimiento para análisis de Weibull
  • Alertas de anomalía basadas en algoritmos de ML
  • Seguimiento de horas de operación y ciclos de mantenimiento
  • Integración con software de gestión de mantenimiento (CMMS)

Caso: Planta de manufactura - Buenos Aires

-48%
Paros no planificados

Con monitoreo predictivo de 8 máquinas críticas, detectamos fallas 2-3 días antes de la ruptura. Ahorro estimado: $200.000/año en paros y reparaciones.

IA aplicada a industria y minería

Modelos predictivos entrenados con datos de vibración, temperatura y consumo eléctrico anticipan una falla de equipo antes de que pare la línea de producción. En planta, Computer Vision verifica el uso correcto de EPP y detecta el ingreso a zonas restringidas sin depender de un operador mirando cámaras.

Preguntas frecuentes

¿Qué tan anticipado es el aviso de mantenimiento predictivo?

Depende del tipo de falla y el equipo, pero el objetivo es pasar de un paro no planificado a una ventana de mantenimiento programada, con días de anticipación en la mayoría de los casos.

¿La IA de EPP identifica personas?

Por defecto no: detecta si se usa casco, chaleco o protección, no identidad. El reconocimiento de identidad es un módulo aparte y opcional.

¿Se integra con el SCADA o sistema de planta existente?

Sí, CloudConnect se integra vía APIs y protocolos industriales estándar (Modbus, MQTT) sin reemplazar el sistema de control ya instalado.

Transforme Su Operación Con IoT

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Demo mantenimiento predictivo