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Empresas del sector pesado confían en nuestros tableros predictivos para planificar su CapEx técnico.
A diferencia de los informes de escritorio, nuestras auditorías se basan en lecturas directas de sensores en husillos CNC, molinos y transportadores. Cada recomendación parte de datos de vibración, temperatura y carga real, no de suposiciones.
Los algoritmos de predicción de ciclos de fatiga se entrenaron con 18 meses de registros de parada en líneas de mecanizado automotriz. La tasa de acierto en ventanas de falla supera el 85%, frente al 60% de los métodos genéricos.
No entregamos un tablero aislado. Conectamos las variables de condición de activos con los módulos de activos fijos de SAP, Oracle y otros ERPs, actualizando tasas de depreciación y alertas de CapEx en tiempo real.
En los primeros 12 meses de operación, los clientes registran una caída promedio del 22% en downtime imprevisto. El ahorro en mantenimiento correctivo se traduce en una mejora directa del índice de eficiencia general de equipos (OEE).
Respuestas directas sobre el alcance, la metodología y la implementación de nuestros tableros predictivos y planes de mantenimiento mayor B2B.
Evaluamos líneas de producción de gran escala: centros de mecanizado CNC, molinos verticales, prensas hidráulicas y equipos rotativos críticos. El análisis se centra en la fatiga mecánica de husillos, rodamientos y sistemas de transmisión, utilizando datos de telemetría de campo con más de 200 variables operativas.
Nuestra plataforma recolecta lecturas de sensores de condición (vibración, temperatura, carga) y las sincroniza en tiempo real con módulos de activos fijos como SAP. La latencia es menor a 5 segundos, y las reglas de negocio actualizan automáticamente las tasas de depreciación según el uso real y el estado técnico del equipo.
El plan define intervalos de mantenimiento preventivo basados en umbrales de aceleración RMS y patrones de desgaste identificados en los tableros predictivos. Incluye parametrización de alarmas tempranas, cronogramas de reemplazo de componentes críticos y un índice de criticidad técnica para priorizar intervenciones sin detener la producción.
Comparamos el historial de downtime de los 12 meses anteriores a la implementación con los datos posteriores. En casos documentados, la reducción alcanzó un 22% en líneas de mecanizado automotriz, con una extensión de vida útil promedio de 1.2 años en husillos CNC. Los resultados se presentan en informes trimestrales auditables.
Impartimos dos sesiones presenciales de 4 horas cada una: la primera sobre interpretación de tableros predictivos y alarmas, y la segunda sobre ajuste de parámetros de mantenimiento en el ERP. También entregamos un manual de procedimientos con casos prácticos de la propia planta.
Desde la auditoría inicial hasta la puesta en marcha del tablero predictivo, el proceso dura entre 6 y 8 semanas. Esto incluye la instalación de sensores, la integración con el ERP, la calibración de umbrales y la formación del equipo. El cronograma se ajusta según la cantidad de activos y la complejidad de la infraestructura de TI.