Per als models de manteniment predictiu, utilitzem tant dades històriques com dades en temps real per anticipar fallades dels equips o necessitats de manteniment. En analitzar les dades dels sensors, els registres de manteniment i altra informació rellevant, podem programar el manteniment de manera proactiva, reduir el temps d’inactivitat i prolongar la vida útil de la maquinària.
Les dades de diferents vehicles, eines i dispositius de producció es poden utilitzar per predir quan un sistema necessita manteniment, per després programar el manteniment preventiu i les operacions de control de qualitat.
Aquesta predicció de les fallades de les peces de maquinària és molt precisa, ja que utilitza les dades dels sensors d’IoT, reduint el temps d’inactivitat dels equips, les fallades de les eines i les necessitats de manteniment. En monitorar l’estat dels equips i la infraestructura en temps real (poden ser dades com el seguiment de vibracions, l’ús recurrent de màquines en un ordre específic, temperatures i pressions, etc.) podem comprendre l’estat de funcionament típic de l’equip i rastrejar-ne les variacions.
Mitjançant l’anàlisi de les dades històriques de manteniment, podem generar models descriptius per comprendre les causes recurrents del manteniment i després poder predir quan i on serà necessari el manteniment en el futur.
El nostre enfocament és proactiu i allarga la vida útil dels actius assegurant un funcionament fluid, cosa que resulta en una reducció de costos, reduint també així l’impacte ambiental i millorant la competitivitat de l’empresa.
-
- Detecció d’anomalies: detectem automàticament els senyals d’alerta primerenca d’una possible avaria de l’equip. Ens centrem a identificar tot tipus d’anomalies i cobrim una àmplia gamma de tipus de dades.
- Potenciar la presa de decisions: un cop ja hem detectat anomalies, els nostres sistemes són prou intuïtius perquè els diferents actors les entenguin i visualitzin. D’aquesta manera, els responsables de la presa de decisions poden proporcionar recomanacions sobre el millor curs d’acció en funció dels problemes identificats i suggeriments sobre el moment òptim per al manteniment o assessorar sobre el reemplaçament de certes peces.
Utilitzem principalment el manteniment predictiu en els sectors següents:
