Mantenimiento Predictivo

Optimización de la producción a través de mantenimiento predictivo de equipos industriales. Predicción de paradas no planificadas para minimizar riesgos, ahorrar costes y mejorar el tiempo de respuesta del equipo de mantenimiento.

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El mantenimiento predictivo es posible por medio de analítica avanzada de los datos adquiridos de los equipos industriales mediante herramientas específicas (sensores y/o dispositivos IoT), midiendo su desgaste e identificando anomalías mediante la correlación de variables. Pasando de un mantenimiento preventivo a un mantenimiento predictivo

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Servicios que ofrecemos

En LIS-Solutions disponemos de un departamento de analítica avanzada que, en combinación con el departamento de ingeniería, nos permite dar a los clientes una visión global de los datos, elaborando planes que determinen los pasos para anticipar incidencias de mantenimiento que podrían suponer paradas de producción.

Captura de datos

Adquisición de datos de equipos industriales usando protocolos nativos del fabricante o sensores implantados a medida.

Detección de anomalías

Usando analítica avanzada de datos capaz de calcular riesgo de fallos (RoF – Risk of Failure) o vida útil restante de los equipos (RUL – Remaining Useful Life).

Mantenimiento predictivo

Mediante la detección de patrones en incidencias de mantenimiento ocurridas en el pasado.

Alertas

Reciba alertas de desviaciones cuando estas ocurran gracias a la monitorización activa de los equipos.

Planes de mantenimiento

Mejore su planificación de mantenimiento anticipándose a paradas no planificadas.

¿Cómo implementamos una solución de Mantenimiento Predictivo?

Los proyectos de mantenimiento predictivo requieren una importante cantidad de información histórica y análisis de datos. En LIS-Solutions elaboramos este tipo de proyectos siguiendo los siguientes pasos:

Análisis de requerimientos

En un workshop inicial definimos cuales son los requerimientos y necesidades del cliente, las características de los equipos a monitorizar y los datos requeridos para evaluar el desgaste y las anomalías.

Adquisición de datos

Desplegamos las herramientas necesarias para la adquisición de datos de los equipos industriales. Si es necesario agregamos sensores adicionales que puedan medir datos como movimiento, temperatura, aceleración, consumo y posición. Intentamos que el proceso de adquisición de datos sea lo menos intrusivo posible, conectándonos directamente con el hardware industrial.

Analítica de datos

Elaboramos indicadores relevantes utilizando algoritmos de analítica avanzada de datos. Con estos algoritmos podemos determinar fallos asociados al desgaste o sobreesfuerzo de la maquinaria industrial, desviaciones en el funcionamiento normal y variaciones en el consumo energético. Generamos información a partir de algoritmos predictivos a partir de un historial significativo de incidencias y valores normales que permitan anticipar una posible parada de producción.

Elaboración de cuadros de mando

Usando los indicadores analíticos elaboramos cuadros de mando que permiten ver el desempeño de los equipos y generar alertas cuando hay desviaciones de los valores normales.

Elaboración de un piloto

Se selecciona una cantidad reducida de equipos industriales para implantar una prueba piloto que permita agilizar el proceso de puesta en producción y hacer un ajuste fino de los algoritmos analíticos.

Puesta en producción

Una vez que el sistema está ajustado correctamente y el piloto funciona de la manera esperada, se hace la puesta en producción total del sistema.