Predicción de fallos en la línea de montaje con RapidCanvas AutoAI
Mejore la fiabilidad en la fabricación aprovechando la predicción de fallos habilitada por AutoAI para la línea de montaje con el fin de minimizar el tiempo de inactividad de los equipos y las interrupciones.
Superar los fallos y tiempos de inactividad de los equipos con la IA
Los fabricantes se enfrentan a periodos de inactividad imprevistos debidos a averías de los equipos que interrumpen los programas de producción, disminuyen el rendimiento y disparan los costes de mantenimiento.
Fallos inesperados de los equipos que provocan paradas imprevistas
Las averías de los equipos se producen sin previo aviso, obligando a parar la producción de forma imprevista.
Programas de mantenimiento preventivo ineficaces
Los programas de mantenimiento tradicionales se basan en el tiempo medio estimado entre averías. Esto conduce a un mantenimiento prematuro o retrasado.
Dificultad para predecir fallos antes de que se produzcan
Con sólo los datos de averías pasadas, es difícil predecir con exactitud las averías futuras y evitar los tiempos de inactividad.
Aumento de costes debido al mantenimiento reactivo
Los fallos imprevistos provocan reparaciones de emergencia más caras, el envío urgente de piezas de repuesto y costes de mano de obra extraordinarios.
Cómo RapidCanvas permite el mantenimiento predictivo
Gracias a la IA, RapidCanvas permite predecir los fallos antes de que se produzcan y pasar a un mantenimiento proactivo
Tratamiento de datos
Tratamiento de datos
Se recopilan y normalizan datos de sensores como vibración, temperatura, presión, etc. Para analizar estos datos se utilizan algoritmos de ML listos para usar.
Los algoritmos identifican patrones que predicen fallos y hacen predicciones con días o semanas de antelación, lo que permite planificar el mantenimiento.
Ventajas del mantenimiento predictivo basado en IA de RapidCanvas
Reducción del tiempo de inactividad
Avisa con días o semanas de antelación para evitar fallos y tiempos de inactividad.
Menores costes de mantenimiento
Reduce los gastos en un 70% en comparación con el mantenimiento reactivo.
Mejora de la productividad
La minimización de los tiempos de inactividad se traduce en una mayor utilización de los equipos, un aumento de la producción y una mayor OEE.
Inventario optimizado de piezas de repuesto
Las predicciones precisas permiten realizar pedidos de piezas de repuesto justo a tiempo.
Principales indicadores del sector
Escuche a nuestros clientes
"RapidCanvas nos ha ayudado a hacer realidad nuestra visión de integrar la IA en nuestros procesos de predicción de la demanda y gestión de inventarios. La transición de los modelos basados en hojas de cálculo al sofisticado modelo de IA de RapidCanvas ha cambiado las reglas del juego. Hemos visto una mejora del 35% en la eficiencia operativa y una reducción del 50% en el tiempo dedicado a los ajustes manuales."
Arthur Strommer
Vicepresidente, MTE-THOMSON
Superar los fallos y tiempos de inactividad de los equipos con la IA
Fallos inesperados de los equipos que provocan paradas imprevistas
Programas de mantenimiento preventivo ineficaces
Dificultad para predecir fallos antes de que se produzcan
Aumento de costes debido al mantenimiento reactivo
Fallos inesperados de los equipos
Programas de mantenimiento preventivo ineficaces
Dificultad para predecir fallos antes de que se produzcan
Aumento de costes debido al mantenimiento reactivo
Fallos inesperados de los equipos
Programas de mantenimiento preventivo ineficaces
Dificultad para predecir fallos antes de que se produzcan
Aumento de costes debido al mantenimiento reactivo
Fallos inesperados de los equipos
Programas de mantenimiento preventivo ineficaces
Dificultad para predecir fallos antes de que se produzcan
Aumento de costes debido al mantenimiento reactivo
Fallos inesperados de los equipos
Programas de mantenimiento preventivo ineficaces
Dificultad para predecir fallos antes de que se produzcan
Aumento de costes debido al mantenimiento reactivo
Fallos inesperados de los equipos
Programas de mantenimiento preventivo ineficaces
Dificultad para predecir fallos antes de que se produzcan
Aumento de costes debido al mantenimiento reactivo
Por qué los clientes eligen RapidCanvas para la predicción de fallos
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