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Aina Morey

Aina Morey

Apasionada por las nuevas tecnologías y el potencial que pude sacarse de ellas. Afán por el marketing, la escritura y todo lo que implique evolución.

Qué buscar en un sistema de mantenimiento predictivo

elementos a buscar en la elección de un mantenimiento predictivo

No todos los sistemas de mantenimiento predictivo son iguales. La precisión de la tecnología y la capacidad que tenga de predecir posibles fallos dependerá de varios factores. La adopción de un sistema como tal puede suponer un salto importante para la disponibilidad de la maquinaria. Le aportamos, a continuación, los aspectos que ha de tener presente para decantarse por una solución u otra.

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1) Datos: cantidad y calidad

Tal como menciona el artículo de Predictive Analytics in Practice, de hbr.org, la fuente y calidad de los datos a monitorizar es el pilar básico para el buen despliegue de una estrategia de mantenimiento predictivo. Mientras más variables sea el sistema capaz de recoger, más información puede valorar para la identificación de anomalías. El concepto de big data aplica en este aspecto. Una plataforma de mantenimiento predictivo confiable es aquella que puede integrar datos de diferentes fuentes a través del data mining, consolidarlas en un único punto, cruzarlas y obtener información relevante de su análisis.

2) La frecuencia es importante

Mientras más intensa es la monitorización, más rápido puede el sistema detectar una desviación del comportamiento estándar. Confíe en sistemas con una monitorización continua conectada a una plataforma en la nube, donde se consolide y analice la información en tiempo real. De esta manera, los tiempos de respuesta de sus predicciones serán más rápidos y precisos.

 

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3) La inteligencia detrás de las predicciones

La cantidad de datos que puede gestionar una plataforma de mantenimiento predictivo es inmensa. Por lo tanto, ha de contar con herramientas de inteligencia artificial que sea capaz de realizar análisis de manera automática.

Es igual de importante que detrás de los algoritmos de estas plataformas exista un buen equipo de científicos de datos, con experiencia y conocimiento en la naturaleza del sector industrial.

Asimismo, es importante que la plataforma tenga mecanismos de aprendizaje y sistemas de retroalimentación que le permita mejorar su predicciones con inputs del exterior.

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