Mis retos
El día comenzó muy bien y luego esto: de repente, una de las máquinas se estropea. Toda la producción se paraliza, a menudo con consecuencias de gran alcance, porque cualquier fallo en las máquinas y sistemas puede resultar en costosos tiempos de inactividad y reparaciones. La avería inesperada de los vehículos también es frustrante y tendrá que reaccionar rápidamente: necesita un vehículo de reemplazo o tendrá que cambiar su planificación de ruta espontáneamente.
Todo esto puede llevar a restricciones impredecibles en el servicio al cliente. Y además, los pedidos de piezas de repuesto y los materiales no se pueden programar a tiempo. ¿No sería bueno estar preparado para tales incidentes? O incluso mejor: ¿poder prevenirlos incluso antes de que sucedan?
Confíe en pronósticos bien fundados.
Cómo recibiré soporte
Con el software de mantenimiento predictivo, puede identificar patrones desde el principio en el futuro que indiquen fallos inminentes. Los sensores y algoritmos recopilan y analizan continuamente datos para el mantenimiento predictivo.
Al evaluar los datos históricos, se puede monitorear el estado de las máquinas y los sistemas en tiempo real. Si un fallo es inminente, podrá reaccionar rápidamente y así evitar daños mayores.
Mi beneficio
El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento reactivo que también permite la planificación predictiva del trabajo de mantenimiento y las entregas de piezas de repuesto. Al predecir fallos, las medidas de mantenimiento se pueden planificar y llevar a cabo de manera oportuna antes de que ocurra un fallo inesperado. Esto evita costosos tiempos de inactividad y reduce el coste de reparaciones y piezas de repuesto.
La ciencia de datos permite tomar decisiones inteligentes basadas en datos as-built. Su empresa cuenta con un sistema inteligente de alerta temprana que le permite reducir los costes de mantenimiento.
Obtenga información sobre diversos productos
Differentiation of reactive, plannend, predictive and prescriptive Maintenance
Sistema de alerta temprana
- Los fallos se pueden predecir
- Se pueden planificar medidas de mantenimiento y reparaciones
- Uso predecible de vehículos de sustitución
Predicción de perturbaciones que ocurren
Inteligencia basada en datos
- Identificación de variables influyentes importantes
- Aprendizaje basado en datos
- Decisiones inteligentes en mantenimiento
Decisiones inteligentes basadas en datos as-built
Economía
- Más rentable que el mantenimiento reactivo o planificado
- Es posible una gestión de mantenimiento significativamente más eficiente
- Disponibilidad óptima de máquinas y vehículos
Disminución de los costes de mantenimiento a través de la ciencia de datos
Requisitos del sistema
Esta aplicación es compatible con Microsoft Azure.
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