SciFailure
La solución definitiva de IA para el mantenimiento predictivo
El problema
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El rápido avance de la tecnología de sensores y redes ha provocado un notable aumento en la disponibilidad de datos de sensores como vibración, temperatura y presión.
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Acciones de mantenimiento oportunas y adecuadas son cruciales para el funcionamiento del equipo industrial, ya que pueden mejorar significativamente la disponibilidad, confiabilidad y seguridad del equipo y minimizar fallas.
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Los métodos tradicionales de mantenimiento programado suelen ser ineficientes, inexactos, costosos y propensos a errores inducidos por humanos.
La solución
Utiliza la AI para predecir y abordar proactivamente posibles fallas, asegurando un mantenimiento eficiente.
Aprovecha la ciencia de frontera en metodologías matemáticas avanzadas y AI.
Proporciona herramientas interactivas de visualización y análisis para respaldar el rendimiento, monitoreo, diagnóstico y mantenimiento, aumentando la confiabilidad de la operación subyacente y la disponibilidad del equipo a los niveles deseados de productividad anual.
Beneficios
Con SciFailure
es posible:
Apoyar la toma de decisiones en tiempo real.
Predecir el estado de salud del equipo.
Detectar anomalías y pronosticar paradas no planificadas.
Ayudar a los operadores a trabajar de manera más eficiente.
Identificar el diagnóstico y pronóstico de fallas.
Aumentar la rentabilidad y la vida útil del equipo.
Asegurar una gestión operativa sostenible.
Características
Mantenimiento basado en condiciones (CBM)
Pronóstico y Gestión de Salud (PHM)
Vida Útil Restante (RUL)
Aprendizaje y mejora basados en datos
Interfaz y panel fáciles de usar
