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Anticipa fallas de motor, frenos y llantas con mantenimiento predictivo basado en IA para evitar paros en ruta, grúas y penalizaciones en transporte.
Anticipa fallas de componentes críticos antes de que ocurran en ruta.
En muchas flotas el mantenimiento se programa por kilómetros recorridos o por calendario, sin considerar la condición real de cada unidad. La telemetría y las órdenes de taller existen, pero no se analizan juntas.
Las fallas en ruta generan costos de grúa, retrasos en entregas y penalizaciones con clientes, además de mantenimientos innecesarios en unidades que estaban bien. Operaciones y Mantenimiento necesitan saber qué unidad va a fallar y cuándo intervenirla.
Se reúnen datos de telemetría, códigos de falla, kilometraje, consumo y el historial de órdenes de mantenimiento de cada unidad.
Un modelo de machine learning estima el riesgo de falla de motor, frenos, llantas y otros componentes críticos a partir de la condición real del equipo. · Knime
Operaciones recibe alertas de unidades en riesgo y programa la intervención en taller antes de que la falla ocurra en ruta.
Es una estrategia que usa machine learning para anticipar fallas en las unidades a partir de su condición real: telemetría, códigos de falla, consumo e historial de taller. En lugar de dar mantenimiento por kilómetros o calendario, se interviene cuando el riesgo de falla lo justifica.
Detecta patrones que suelen anteceder a una falla, como cambios en temperatura, presión o códigos de diagnóstico, y alerta antes de que la unidad se detenga. Así se evitan grúas, retrasos y penalizaciones, y se reducen los mantenimientos innecesarios.
Como base, el historial de órdenes de mantenimiento y fallas por unidad y los datos de telemetría o computadora de a bordo. El modelo mejora con kilometraje, consumo, rutas y tipo de carga. Nexolution revisa la disponibilidad de esos datos en un diagnóstico inicial sin costo.
Nexolution es una consultora de Data & AI con más de 20 años en México y Latinoamérica. Diseña e implementa modelos de mantenimiento predictivo para flotas de transporte y para manufactura dentro de iniciativas de Smart Factory. Es partner de KNIME en México y trabaja con Cloudera, Snowflake y Google Cloud para datos de sensores.
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