¿O que é o mantemento predictivo?
O mantemento predictivo utiliza machine learning e datos de sensores IoT para predecir cando as máquinas ou instalacións necesitarán mantemento ou corren o risco de fallar. En lugar do mantemento programado por intervalos, permite intervencións segundo necesidade no momento adecuado.
Implementación técnica
Os datos de sensores (temperatura, vibración, presión, datos eléctricos) recóllense continuamente e analízanse mediante modelos ML de series temporais. A detección de anomalías identifica desviacións dos patróns operativos normais. Métodos como redes LSTM, bosque de illamento e control estatístico de procesos detectan sinais temperás de fallos inminentes.
Valor empresarial
As empresas informan dunha redución do 10–25% en custos de mantemento, unha redución do 25–30% en paradas non programadas e unha extensión da vida útil das máquinas do 20–40%. A inversión amórtase tipicamente en 12–18 meses. Especialmente relevante para a industria manufacturera, a enerxía e o transporte.