En entornos industriales, las líneas de producción cuentan con equipos críticos cuyo correcto funcionamiento es clave para garantizar la continuidad operativa. Estos equipos están monitorizados mediante sensores que recopilan datos relevantes como vibración, temperatura o consumo energético, generando grandes volúmenes de información en tiempo real. 

Las averías no planificadas en equipos industriales provocan paradas inesperadas de la producción, incrementan los costes de mantenimiento y reducen la eficiencia operativa. Los métodos tradicionales, basados en mantenimiento correctivo o preventivo fijo, no siempre permiten anticipar fallos incipientes con suficiente antelación.

La solución requiere integrarse con los sistemas existentes de monitorización y sensorización de la planta (IoT), permitiendo el acceso a datos históricos y en tiempo real procedentes de los equipos críticos. Asimismo, es necesario que la integración sea compatible con los sistemas de gestión de mantenimiento y planificación de paradas. 

La solución analiza de forma continua los datos recogidos por los sensores mediante modelos de inteligencia artificial entrenados con históricos de operación normal y de fallos anteriores. Cuando se detectan patrones anómalos que indican un posible fallo incipiente —como un aumento progresivo de vibración en un motor— el sistema genera alertas predictivas que permiten actuar antes de que se produzca la avería.

La detección temprana de fallos permite planificar intervenciones de mantenimiento durante paradas programadas de la línea, evitando averías graves. Esto se traduce en una reducción de los tiempos de inactividad no planificados, una mejora de la disponibilidad de los equipos y una optimización de los costes de mantenimiento.

• Mantenimiento predictivo de equipos industriales críticos. 
• Optimización de la planificación de paradas de producción. 
• Reducción de fallos no planificados y costes asociados. 
• Mejora de la fiabilidad y eficiencia operativa de la línea de producción.