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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.

Empresa sector energético
-89%
Paradas no planificadas
€1.2M
Ahorro año 1
95%
Precisión predictiva
Desafío

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
Mantenimiento Predictivo con IA
Solución

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

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%
Paradas no planificadas
€1.2M
Ahorro año 1
95%
Precisión predictiva
  • 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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