Mantenimiento predictivo con IA
Analizamos los datos de cada equipo para detectar patrones que suelen anticipar una falla. La IA avisa y recomienda; la decisión sobre el equipo la toma siempre una persona.
El mantenimiento preventivo revisa los equipos según el calendario. El predictivo agrega otra fuente: lo que el propio equipo muestra en sus datos todos los días. Así se puede intervenir cuando aparece una señal, antes de que la falla pare la instalación.
Cómo funciona
Instalamos en el sitio un gateway de borde: una computadora industrial con un acelerador de IA, es decir, un procesador especializado en ejecutar modelos de análisis. Los datos se analizan ahí mismo, sin depender de internet para detectar un problema.
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Medición
Se toman las variables del equipo: temperaturas, presiones, corriente, arranques, generación. Muchas veces ya están disponibles en el controlador.
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Línea base
El modelo aprende cómo se comporta ese equipo en condiciones normales, según la hora, la carga y el clima. [COMPLETAR: período típico de aprendizaje inicial]
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Detección
El gateway compara cada medición con lo esperado y marca los desvíos que se repiten o que crecen con el tiempo.
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Alerta y recomendación
La persona responsable recibe el aviso con el dato que lo originó y una sugerencia de qué revisar. Decide si interviene y cómo.
Qué puede detectar
Consumo fuera de patrón
Un equipo que consume más que otros días con la misma carga y el mismo clima suele estar trabajando forzado.
Ciclos cortos de compresores
Arranques y paradas demasiado seguidos desgastan el compresor y pueden indicar problemas de carga de refrigerante, de control o de dimensionamiento.
Caída del salto térmico
El salto térmico es la diferencia de temperatura entre la entrada y la salida de agua o aire. Si baja sin motivo, el equipo está entregando menos de lo que debería.
Ensuciamiento de intercambiadores
La suciedad o el sarro en serpentinas e intercambiadores se nota de a poco en las temperaturas y presiones, mucho antes de que alguien lo perciba en el ambiente.
Fallas de encendido repetitivas
Intentos de encendido fallidos o bloqueos que se repiten en una caldera, aunque después arranque, son una señal para revisar el quemador.
Strings fotovoltaicos caídos
Un string que deja de aportar puede pasar inadvertido en el total del día. Comparar strings entre sí y contra la radiación lo pone en evidencia.
La IA no maneja los equipos
El sistema no tiene permiso de mando sobre la instalación: no arranca, no detiene ni cambia consignas. Señala la anomalía, muestra en qué datos se basa y sugiere qué revisar. El control sigue en el PLC del tablero y la seguridad en los dispositivos certificados. Una recomendación puede equivocarse; por eso la decisión es siempre de una persona.
Servicio por abono mensual
El mantenimiento predictivo no es un equipo que se instala y se olvida: necesita conectividad, un panel y alguien que revise los resultados. Por eso lo ofrecemos como un servicio mensual.
Qué incluye el abono
- Equipamiento: gateway de borde y los sensores adicionales que haga falta instalar.
- Conectividad: la comunicación del sitio con la plataforma.
- Panel web: acceso a datos, históricos y estado de cada equipo.
- Alertas: avisos por WhatsApp o email con la recomendación correspondiente.
- Informe periódico: resumen del comportamiento de los equipos y de las alertas del período. [COMPLETAR: frecuencia del informe]
[COMPLETAR: valor o rango del abono, plazo mínimo y a quién pertenece el equipamiento al finalizar el servicio]
¿Qué equipo le gustaría vigilar de cerca?
Cuéntenos qué equipos tiene y qué fallas se repiten. Evaluamos qué datos ya están disponibles y qué haría falta medir.
[COMPLETAR: indicar si el diagnóstico inicial tiene costo o es sin cargo]