Mantenimiento Predictivo con IA
Una empresa líder del sector energético con 800+ empleados eliminó el 89% de sus paradas no planificadas implantando sensores IoT y modelos de machine learning para anticipar fallos antes de que ocurran.
El coste del mantenimiento reactivo
Cada parada no planificada costaba entre €50K y €200K. Sin capacidad de anticipación, el equipo de mantenimiento operaba en modo apagafuegos.
- Paradas de 8-24 h que paralizaban la producción completa
- Inventario excesivo de repuestos: €2.5M inmovilizados sin criterio
- 40% de las intervenciones eran preventivas innecesarias
- Imposibilidad de planificar ventanas de mantenimiento programadas
Inteligencia en tiempo real sobre cada máquina
Desplegamos una red de sensores IoT sobre los activos críticos, conectada a una plataforma de ML que aprende los patrones de comportamiento de cada máquina y genera alertas con 48-72 h de antelación.
- Más de 200 sensores IoT instalados en activos críticos
- Modelo LSTM para predicción de fallos con ventana de 72 h
- Dashboard en tiempo real para el equipo de mantenimiento
- Integración con el GMAO existente sin migraciones de datos
- Alertas graduadas: verde / amarillo / rojo con causa raíz sugerida
Resultados en 12 meses
El impacto fue inmediato. En los primeros 90 días se evitaron 4 paradas críticas. Al cierre del primer año, el ROI superó el 400%.
- 89% de reducción en paradas no planificadas
- €1.2M de ahorro directo en el año 1
- 95% de precisión en la predicción de fallos
- 35% de reducción en el stock de repuestos (-€875K inmovilizado)
- Tiempo medio de intervención reducido de 14 h a 3.5 h
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