Mantenimiento predictivo basado en el aprendizaje automático

La solución de aprendizaje automático de Fayrix recopila datos de los sensores de equipos, los analiza, predice fallas y hace un cronograma óptimo para el mantenimiento

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DETALLES
del pronóstico de fallas

El mantenimiento preventivo generalmente incluye dos tareas: la predicción de fallas y el desarrollo del modelo de optimización que hará un programa óptimo de las actividades de mantenimiento. El modelo de optimización analiza la carga actual de equipos, el horario de trabajo y el nuevo calendario de compra de equipos. El modelo evalúa los riesgos relacionados con la falla del equipo y el tiempo de inactividad. Las fallas se pronostican utilizando los datos históricos y en tiempo real.

Falta de equilibrio entre los casos positivos y negativos

Falta de datos relevantes de los sensores del equipo (sin valores o los mismos valores)

Los datos son de alta dimensionalidad, pero dispersos

¿POR QUÉ EL MANTENIMIENTO PREVENTIVO
ES IMPORTANTE?

El mantenimiento preventivo es crucial para los sistemas altamente cargados. Por ejemplo, en la industria aérea y ferroviaria la reparación y el mantenimiento tardíos de los equipos pueden no sólo imponer costos financieros, sino también causar accidentes mortales.

DATOS FUENTE
para la predicción de fallas

Cuantas más fuentes de datos se utilicen para identificar patrones, mayor será la precisión de la predicción de fallas. Se puede encontrar pistas en las fuentes más inesperadas.

BENEFICIOS DEL
mantenimiento predictivo

Incrementa el ciclo de vida del equipo y el rendimiento
Condiciones de trabajo seguras y una imagen de empresa confiable
Disminución de los costos de mantenimiento, ahorro en consumibles y repuestos (petróleo, gas, etc.)
Reducción del período de inactividad del equipo
Prevención de juicios y menores costos legales
Calendario de mantenimiento optimizado