Mantenimiento predictivo para maquinaria industrial
Sistema de Machine Learning que analiza datos de sensores IoT para anticipar fallos en maquinaria crítica antes de que ocurran.
El desafío
Una compañía de energía sufría paradas no planificadas en sus turbinas, lo que causaba interrupciones en el servicio y costos de reparación de emergencia extremadamente altos.
Nuestra solución
Instalamos sensores IoT para recolectar datos de vibración, temperatura y ruido. Estos datos alimentan un modelo de Machine Learning en la nube que predice la probabilidad de fallo de un componente en las próximas 72 horas.
Resultados
Disminución del 70% en paradas no planificadas
Ahorro del 40% en costos de mantenimiento anual
Extensión de la vida útil de los equipos en un 20%
Otros proyectos
Detección de defectos con visión artificial
Modelo de Deep Learning que analiza imágenes de una línea de producción en tiempo real para detectar defectos invisibles al ojo humano.
Ver casoChatbot inteligente para automatización de soporte
Solución de IA con procesamiento de lenguaje natural capaz de resolver la mayoría de consultas de primer nivel en web y WhatsApp.
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