Mantenimiento Predictivo con IA Avanzada
Cómo revolucionamos la gestión de mantenimiento de una empresa del sector energético con 800+ empleados, reduciendo paradas no planificadas en un 89% y generando ahorros de €1.2M en el primer año.
Reducción de paradas no planificadas
Ahorro en el primer año
Días de antelación en predicciones
Precisión en predicción de fallos
El Problema: Mantenimiento Reactivo Costoso
Una empresa líder del sector energético enfrentaba pérdidas millonarias debido a fallos inesperados en equipos críticos de generación.
Desafíos Críticos del Cliente
Paradas No Planificadas Costosas
Cada parada no planificada costaba entre €50K-€200K por día, con un promedio de 15 paradas anuales por equipo crítico.
Mantenimiento Preventivo Ineficiente
Los programas de mantenimiento basados en calendario generaban un 40% de intervenciones innecesarias y no prevenían fallos reales.
Falta de Datos Predictivos
Sin sistemas de monitoreo continuo, era imposible detectar patrones de degradación antes del fallo catastrófico.
Costos de Inventario Elevados
Mantenían stock excesivo de repuestos (€2.5M en inventario) para cubrir emergencias impredecibles.
Impacto Económico Anual del Problema
Pérdidas por paradas no planificadas
Mantenimiento preventivo innecesario
Costos de inventario excesivo
Nuestra Solución: IA Predictiva Avanzada
Desarrollamos un sistema integral que combina IoT, Machine Learning y análisis de vibraciones para predecir fallos con 14 días de antelación.
Cómo Funciona Nuestro Sistema
Monitoreo Continuo con IoT
Sensores de vibración, temperatura, presión y corriente instalados en 45 equipos críticos capturan datos cada segundo, 24/7 sin interrupciones.
Análisis Predictivo con ML
Algoritmos de machine learning entrenados con 3 años de datos históricos identifican patrones sutiles de degradación que preceden a los fallos.
Alertas Inteligentes y Priorización
El sistema genera alertas con 2-14 días de antelación, priorizadas por criticidad del equipo y probabilidad de fallo, integrándose con el ERP existente.
Optimización de Mantenimiento
Recomendaciones automáticas de acciones específicas, programación óptima de intervenciones y gestión inteligente de repuestos.
Stack Tecnológico del Sistema
IoT Sensors
Acelerómetros
Termopares
Sensores de corriente
Machine Learning
Random Forest
LSTM Networks
Anomaly Detection
Cloud Platform
AWS IoT Core
Time Series DB
Lambda Functions
Analytics
Python Pandas
Scikit-learn
FFT Analysis
Visualization
React Dashboard
D3.js Charts
Mobile App
Fases de Implementación
Un despliegue gradual y metodológico que minimizó riesgos y maximizó la adopción por parte del equipo de mantenimiento.
Piloto en Equipos Críticos
4 semanas • 5 equipos
- Instalación de sensores en turbinas principales
- Configuración de pipeline de datos en tiempo real
- Desarrollo de modelos baseline con datos históricos
- Validación con personal de mantenimiento senior
Resultados del Piloto
Fallos predichos correctamente
Ahorros solo en el piloto
Logros de Expansión
Expansión Progresiva
8 semanas • 25 equipos adicionales
- Instrumentación de generadores y compresores
- Refinamiento de algoritmos con nuevos datos
- Integración completa con sistema ERP
- Capacitación avanzada de supervisores
Despliegue Completo
6 semanas • 45 equipos totales
- Cobertura total de equipos críticos y secundarios
- Dashboard ejecutivo con KPIs de planta
- Aplicación móvil para técnicos de campo
- Documentación completa y procedimientos
Sistema Completo
Equipos monitoreados
Precisión final
Ahorros proyectados año 1
Resultados Transformadores
Los resultados superaron todas las expectativas, transformando la operación de mantenimiento de reactiva a proactiva.
Impacto Cuantificable
Reducción de Paradas No Planificadas
Ahorro Económico Directo
Optimización de Inventario
Eficiencia del Equipo de Mantenimiento
Transformación Operacional
Cultura de Mantenimiento Proactivo
El equipo pasó de un enfoque reactivo a uno completamente proactivo, con planificación basada en datos reales.
Visibilidad Completa de Activos
La gerencia tiene ahora visibilidad en tiempo real del estado de todos los equipos críticos desde cualquier ubicación.
Mejora Continua Basada en Datos
Los algoritmos mejoran continuamente con nuevos datos, aumentando la precisión y reduciendo falsos positivos.
ROI Excepcional y Sostenible
Con un ROI del 380% en el primer año, el sistema se pagó completamente en 4 meses de operación.
Casos de Éxito Destacados
Turbina Principal #3
El sistema detectó vibraciones anómalas 12 días antes de un fallo catastrófico del rodamiento principal.
Compresor Auxiliar #7
Predicción de fallo de válvula con 8 días de antelación, permitiendo mantenimiento programado sin parada.
Generador Principal #1
Detección temprana de sobrecalentamiento en bobinado, evitando daño total del generador.
El sistema de Digitalicent ha transformado completamente nuestra filosofía de mantenimiento. Hemos pasado de ser reactivos a ser verdaderamente predictivos. La capacidad de ver el futuro de nuestros equipos con 14 días de antelación nos ha dado una ventaja competitiva enorme. El ROI superó nuestras expectativas más optimistas en los primeros 6 meses.
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Deja de perder millones por paradas inesperadas. Nuestro sistema de mantenimiento predictivo con IA puede transformar tu operación como lo hizo con nuestro cliente del sector energético.
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Oficinas
Avda. de los Campones 34, Gijón, Asturias (España)
