Fabricación

Mantenimiento predictivo de equipos con RapidCanvas AutoAI

Mejore la fiabilidad en la fabricación aprovechando el mantenimiento predictivo habilitado por AutoAI para minimizar el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de sus equipos.

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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.

Las paradas de los equipos provocan pérdidas de producción

Con el mantenimiento reactivo, las averías de los equipos se producen de forma inesperada, provocando paradas imprevistas y pérdidas de producción.

Programas de mantenimiento ineficaces

La programación manual del mantenimiento basada en intervalos de tiempo arbitrarios no es óptima. A menudo se omite el mantenimiento necesario y se realiza otro innecesario.

Elevados costes de mantenimiento

Las prácticas de mantenimiento reactivo, como el mantenimiento basado en el tiempo o el mantenimiento de ejecución hasta el fallo, generan costes más elevados debido a los tiempos de inactividad no planificados y a las reparaciones repetidas.

Mantenimiento imprevisto

El mantenimiento reactivo significa actuar sólo cuando algo se estropea. Esto lleva a un mantenimiento no planificado que interrumpe los programas de producción.

Dificultad para detectar las causas profundas

Determinar las causas profundas de los fallos de los equipos requiere un gran esfuerzo manual y la experiencia de expertos.

Cree e implante fácilmente inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo

Gracias a la IA, RapidCanvas permite predecir los fallos antes de que se produzcan y pasar a un mantenimiento proactivo

Recogida de datos

Los datos de los sensores de los equipos industriales se recogen y almacenan continuamente. Esto incluye temperatura, presión, vibración, corriente, etc.

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Tratamiento de datos

Los datos brutos de los sensores se limpian y procesan para convertirlos en un formato utilizable. Se tratan problemas como la falta de datos y los valores atípicos.

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Entrenar modelos ML

Los algoritmos de ML supervisados y no supervisados se entrenan en los datos procesados para detectar patrones y anomalías.

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Despliegue de modelos

Los modelos entrenados se despliegan en el borde o en la infraestructura de la nube para supervisar los equipos en tiempo real.

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Supervisión y alertas

Los modelos generan alertas de posibles fallos para poder solucionar los problemas antes de que se produzcan tiempos de inactividad.

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Mejora continua

Los modelos se reentrenan a medida que llegan nuevos datos para mejorar la precisión con el tiempo.

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Ventajas del mantenimiento predictivo basado en IA de RapidCanvas

Reducción del tiempo de inactividad

Las funciones de predicción de IA prevén los fallos con mucha antelación, de modo que los problemas pueden resolverse antes de que se produzca el tiempo de inactividad.

Menores costes de mantenimiento

La posibilidad de evitar paradas y averías imprevistas reduce considerablemente los costes de mantenimiento.

Mayor vida útil

La vida útil de los activos se prolonga, ya que los posibles problemas se detectan a tiempo, antes de que se produzcan daños importantes.

Menos interrupciones imprevistas

Las interrupciones imprevistas se reducen al mínimo, ya que la mayoría de los fallos de los equipos se prevén antes de que se manifiesten.

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 observado 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

Las paradas de los equipos provocan pérdidas de producción

Programas de mantenimiento ineficaces

Elevados costes de mantenimiento

Mantenimiento imprevisto

Dificultad para detectar las causas profundas

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