Danone tiene presencia en más de 120 países y sus plantas de lácteos son de las operaciones más exigentes que existen. Los equipos corren sin parar, los estándares de calidad no dan margen y cualquier falla tiene impacto directo en la línea. Mantener los activos bajo control no es un objetivo: es una condición de operación.
Para tener visibilidad real sobre el estado de sus equipos y fortalecer la confiabilidad de su planta, Danone incorporó los servicios de Tractian.
El desafío
El equipo de mantenimiento de Danone tomaba decisiones con información incompleta. Sin monitoreo de condición, anticipar fallas en equipos críticos como homogeneizadores, bombas y compresoras dependía más de la experiencia acumulada que de datos confiables.
Estos activos operan de forma continua y son parte central del proceso productivo. Cuando uno falla, no hay tiempo para improvisar: la producción se detiene y los costos escalan rápido. El problema no era la capacidad del equipo, sino que no tenían con qué respaldar sus decisiones.
Sin visibilidad en tiempo real, priorizar intervenciones por riesgo real era prácticamente imposible.
La solución
Danone implementó el monitoreo en línea de Tractian en toda la planta. Los sensores inteligentes, junto con IA entrenada en vibración y comportamiento mecánico, empezaron a generar alertas con contexto real sobre el estado de cada activo.
Por primera vez, el equipo de mantenimiento podía ver patrones de degradación antes de que se convirtieran en fallas. Las intervenciones dejaron de depender del calendario o del criterio a ojo; empezaron a depender de los datos.
En la práctica, esto significó pasar de intervenir cuando algo falla a intervenir cuando los datos indican que es momento de actuar.
Casos de uso
Anomalía de lubricación detectada antes de comprometer el reductor de la prensa
El sensor identificó que la viscosidad de la grasa utilizada en el reductor no era la adecuada para las condiciones del equipo. Sin esa alerta, el problema habría pasado desapercibido durante meses.
Dos años operando con el lubricante incorrecto podrían haber derivado en daños estructurales y un gasto estimado en USD $7,600, sin contar el costo del paro. Detectarlo a tiempo permitió corregir antes de que escalara.
La IA anticipa desgaste en el homogeneizador de línea
La plataforma identificó un perfil de vibración anormal en el homogeneizador, señal de desgaste incipiente. El equipo confirmó la evolución de la falla durante la inspección en campo y programó la intervención para la siguiente ventana de paro planeado.
Esa detección anticipada evitó una parada no programada con costos de mantenimiento estimados en hasta USD $40,000, además de pérdidas productivas que podrían haberse ubicado entre USD $120,000 y USD $600,000.
Resultados e impacto de negocio
Con el monitoreo continuo de activos, Danone dejó de reaccionar a las fallas y comenzó a anticiparlas. Las intervenciones pasaron de urgentes a planeadas. Los costos de reparación bajaron. La continuidad de la producción mejoró.
La combinación de datos de salud de activos e inteligencia artificial hizo el mantenimiento más preciso: menos análisis manual, más certeza al momento de tomar decisiones. Y cuando los datos respaldan cada acción, el equipo opera con otro nivel de confianza.
Al convertir los datos de monitoreo en decisiones operativas concretas, Danone fortaleció su estrategia de confiabilidad y ganó previsibilidad en su operación día a día.
