Datos manuales y dispersos
Tomar lecturas cuesta tiempo, se hace a destiempo y casi nunca queda ligado al historial del equipo.
Conectamos las señales que ya generan tus equipos con la gestión del mantenimiento. Así una lectura deja de ser un número suelto y se convierte en un aviso que te permite actuar antes de la parada.
Evaluar mi caso de uso IoTLecturas manuales, hojas sueltas y avisos que dependen de que alguien se dé cuenta. Mientras tanto, una desviación de temperatura, vibración o consumo avanza sin que nadie reaccione, hasta que para la línea.
Tomar lecturas cuesta tiempo, se hace a destiempo y casi nunca queda ligado al historial del equipo.
Una señal sin contexto no sirve: el equipo necesita saber qué activo, qué pasó antes y qué hacer ya.
Sin tendencias ni umbrales, el fallo se ve cuando ya hay parada, merma o pérdida de rendimiento.
Partimos de tus activos críticos y de los fallos que más te duelen.
Integramos sensores, dispositivos o las fuentes que ya tienes, según cada instalación.
Organizamos históricos, umbrales y avisos para que el equipo reaccione a tiempo.
Somos partner tecnológico de Industrial Shields, fabricante español de PLCs y gateways industriales basados en hardware open source (Arduino, Raspberry Pi y ESP32). Es la pieza que nos permite conectar tus equipos —viejos o nuevos— de forma fiable en planta, sin tener que sustituir maquinaria ni depender de un integrador externo.
El servicio termina con resultados comprensibles, responsabilidades claras y próximos pasos que se pueden llevar a la operativa.
No necesariamente. Muchos equipos pueden conectarse mediante sus sistemas de control, pasarelas o sensores añadidos. La viabilidad depende de las señales disponibles, el entorno y el objetivo de medición.
Depende del activo y del modo de fallo que se quiera vigilar. Entre las variables habituales están temperatura, vibración, presión, intensidad, consumo, ciclos, horas de uso y estados de funcionamiento.
No por sí solo. La captura crea la base. Para anticipar fallos hay que seleccionar variables relevantes, disponer de históricos suficientes y definir reglas o modelos que conviertan los datos en decisiones mantenibles.
Dinos qué equipo te preocupa y te decimos qué datos pueden ayudarte a anticipar la próxima avería.