Cómo optimizamos el mantenimiento industrial usando datos de máquinas en tiempo real

En entornos industriales, el mantenimiento tradicional —basado en tiempo o en uso— puede resultar costoso e ineficiente.
Implementamos una solución que combina sensores industriales, algoritmos de análisis de datos y un CMMS (sistema de gestión de mantenimiento computarizado) para transformar nuestro modelo de mantenimiento.

🔍 ¿Qué datos usamos?
Temperatura

Vibración

Consumo energético

Horas de operación

Datos de operación desde PLCs

📈 Cómo los usamos
Monitoreo en tiempo real:
Con sensores conectados vía IoT, alimentamos una base de datos en la nube.

Análisis predictivo:
Aplicamos modelos simples de machine learning (Random Forest y regresión logística) para anticipar patrones de falla.

Optimización operativa:
En vez de hacer mantenimiento "por si acaso", actuamos justo a tiempo.
Resultado: -27% en tiempo de inactividad y +19% en vida útil de activos críticos.

Integración con CMMS:
Usamos EasyMaint para gestionar órdenes de trabajo, programaciones y reportes de cumplimiento.

📎 Más detalles aquí:
👉 Optimizando el Mantenimiento Industrial con Datos de Máquinas y Herramientas
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