Cómo la IA ayuda a anticipar comportamientos peligrosos de los activos

Cómo la IA ayuda a anticipar comportamientos peligrosos de los activos

Las fallas catastróficas rara vez surgen de la nada. Antes de que un rodamiento se trabe, un motor se sobrecaliente o una bomba pierda eficiencia, el activo casi siempre presenta una serie de microvariaciones que anteceden el evento. Estos desvíos forman parte de la ingeniería de confiabilidad, pero son difíciles de identificar en el ritmo real de operación. El desafío es que muchos de estos comportamientos peligrosos no se manifiestan en inspecciones mensuales. Surgen como picos de vibración,

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Cómo el machine learning ayuda a las industrias a evitar fallas

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Cuando una máquina se descompone, comienza el terror en las industrias, el famoso efecto cascada: el backlog se dispara, la línea se desequilibra, los operadores son reasignados apresuradamente y el equipo de mantenimiento es presionado para actuar a ciegas. En ese momento, es necesario comprender el comportamiento de las máquinas, no sólo registrar sus acciones. Aquí es exactamente donde el machine learning cambia el juego.  No reemplaza al técnico experimentado ni predice el futuro mágicame

Edgar de la Cruz

¿Cómo tomar decisiones de producción y mantenimiento con IA?

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Cuando una máquina crítica falla en medio de un turno de producción, tienes apenas unos segundos para decidir: ¿detener toda la operación para realizar un reparo de emergencia o intentar mantener la línea funcionando hasta la próxima pausa programada? Puede que no lo parezca, pero son estas decisiones las que determinan si tu planta cumplirá sus metas o enfrentará pérdidas significativas. La diferencia entre operaciones que prosperan y aquellas que luchan por mantenerse está en la calidad de la

Edgar de la Cruz

Cómo la inteligencia artificial evita falsos positivos en mantenimiento

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Cuando una máquina está a punto de fallar, casi siempre envía señales. Estas pueden ser micro variaciones en la vibración, fluctuaciones de temperatura o cambios en el consumo energético que preceden problemas mayores. Hoy en día, el desafío ya no es capturar estos datos, porque existen tecnologías de inspección capaces de detectarlos con precisión. El verdadero reto está en interpretarlos correctamente sin generar falsas alarmas. Para lograrlo la inteligencia artificial usada en la industria

Edgar de la Cruz

Diagnóstico prescriptivo con IA: cómo reducir pausas no programadas en la industria

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Cuando una máquina crítica se detiene a mitad de un turno de producción, el costo va mucho más allá de las horas perdidas. Las refacciones de emergencia suelen tener un precio elevado, los técnicos deben cubrir horas extra y a largo plazo, la confianza del equipo en la operación puede verse afectada. El uso de la inteligencia artificial en la industria está cambiando esta realidad de forma definitiva. Hoy, los sistemas de diagnóstico prescriptivo con IA detectan problemas mucho antes de que se

Edgar de la Cruz

Tiempo promedio de detección: Guía completa de MTTD para equipos de mantenimiento

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Si un equipo falla durante la noche, puede producir un daño significativo si permanece sin atención y sin ser detectado hasta el turno de la mañana.  Aunque es un problema común, los retrasos en la detección como este ocurren con más frecuencia de lo que la mayoría de los equipos de mantenimiento imaginan. De hecho, la magnitud y frecuencia de estos retrasos en la detección generan millones de dólares en reparaciones evitables y tiempo no productivo para las operaciones. El tiempo promedio de

Edgar de la Cruz

Cómo el monitoreo predictivo reduce paradas y costos

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Cuando una máquina falla y la operación debe detenerse, el impacto va mucho más allá del mantenimiento. En plantas que operan las 24 horas del día, esto significa intervenciones no planificadas, pérdida de ingresos, pedidos retrasados y presión por todos lados.  En este contexto, las estrategias tradicionales de mantenimiento ya no son suficientes. La operación moderna exige agilidad, previsibilidad y decisiones basadas en datos reales.  La buena noticia es que la tecnología evolucionó y el mo

Alex Enriquez

6 razones para adoptar mantenimiento preventivo

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En el ritmo acelerado de la producción industrial, incluso los mejores equipos están expuestos al desgaste y a las fallas inesperadas. Y, por lo general, ocurren justo en el peor momento posible.  Por eso, cada vez más equipos de mantenimiento están adoptando estrategias de mantenimiento preventivo.  En lugar de reaccionar ante las averías, este enfoque se adelanta a los problemas. Se basa en inspecciones regulares, reparaciones programadas y sustitución de componentes antes de que fallen, red

Alex Enriquez

Cómo reducir el tiempo de inactividad planificado y no planificado

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En el mundo industrial, el tiempo de inactividad es el enemigo silencioso en el mundo del mantenimiento industrial. Cada minuto que el equipo permanece inactivo, ya sea planificado o inesperado, reduce la productividad y aumenta los costos. Pero el tiempo de inactividad no es la carga inevitable e ineludible que nos hemos convencido de aceptar. Con las estrategias y la tecnología adecuadas, es posible no solo controlarlo, sino también dictar cada aspecto de su papel en la planta. La verdad es

Alex Enriquez

Mantenimiento de compresores de aire: cómo hacerlo y herramientas

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Identifica las fallas más comunes en compresores de aire y aplica estrategias clave para maximizar su rendimiento y vida útil.

Edgar de la Cruz

BPFO: Análisis de vibración en rodamientos para evitar fallas

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Detecta fallas en rodamientos antes de que ocurran usando análisis de vibraciones y mejora la confiabilidad de tus activos industriales.

Edgar de la Cruz

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Optimiza el ciclo de vida de tus activos con mantenimiento predictivo. Descubre cómo reducir costos, evitar fallos y maximizar la longevidad de tus equipos.

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Mantenimiento de motores eléctricos: Guía esencial

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Alex Vedan

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