Resumen del Proyecto
IndustriaPlus, una empresa manufacturera líder con 3 plantas de producción y más de 200 máquinas críticas, enfrentaba costos elevados debido a paradas no planificadas que impactaban la productividad y la entrega de productos a clientes. Su estrategia de mantenimiento reactivo generaba pérdidas significativas.
Implementamos un sistema de mantenimiento predictivo basado en IA que integra sensores IoT, computer vision y algoritmos de machine learning para predecir fallas con hasta 15 días de anticipación, transformando su operación hacia la Industria 4.0.
El Desafío
🎯 Problemas Operacionales Críticos
- Paradas no planificadas costaban $2.3M anuales en pérdida de producción
- Mantenimiento reactivo con reparaciones de emergencia 3x más costosas
- Falta de visibilidad del estado real de las máquinas en tiempo real
- Inventario excesivo de repuestos por incertidumbre de fallas
- Impacto en la satisfacción del cliente por retrasos en entregas
- Desgaste prematuro de equipos por falta de mantenimiento preventivo
Nuestra Solución
💡 Sistema de Mantenimiento Predictivo Inteligente
Desarrollamos una plataforma integral que combina IoT, computer vision y IA para monitorear continuamente el estado de las máquinas y predecir fallas antes de que ocurran, optimizando así los programas de mantenimiento.
Sensores IoT Avanzados
Red de sensores para monitorear vibración, temperatura, presión, corriente eléctrica y otros parámetros críticos en tiempo real.
Computer Vision
Cámaras inteligentes que detectan anomalías visuales, desgaste, fugas, corrosión y otros indicadores de deterioro.
Algoritmos de ML
Modelos predictivos entrenados con datos históricos que identifican patrones de falla y predicen mantenimientos necesarios.
Dashboard Inteligente
Interface centralizada para visualizar estado de equipos, alertas, programación de mantenimiento y KPIs operacionales.
Proceso de Implementación
Auditoría y Diseño
Evaluación completa de equipos críticos, identificación de puntos de monitoreo y diseño de arquitectura IoT e IA.
3 semanasInstalación de Sensores
Despliegue de 500+ sensores IoT y 50 cámaras inteligentes a través de las 3 plantas de producción.
4 semanasDesarrollo de Modelos
Entrenamiento de algoritmos de ML con datos históricos de fallas y desarrollo de modelos predictivos específicos por equipo.
5 semanasIntegración y Testing
Integración con sistemas ERP existentes, desarrollo del dashboard y pruebas exhaustivas de precisión predictiva.
3 semanasCapacitación y Go-Live
Entrenamiento del equipo de mantenimiento, ajuste fino de algoritmos y lanzamiento en producción con monitoreo 24/7.
2 semanasResultados Obtenidos
La implementación del sistema de mantenimiento predictivo superó todas las expectativas, generando ahorros significativos y transformando la operación hacia una manufactura inteligente y altamente eficiente.
De 850 a 298 horas anuales de paradas
ROI de 380% en el primer año
Predicciones exactas con 15 días anticipación
Mayor tiempo efectivo de producción
Optimización de inventario y mano de obra
Mantenimiento preventivo optimizado