El poder del mantenimiento predictivo y prescriptivo para mantener las operaciones funcionando

Hoy en día, las industrias luchan constantemente para mantener la fiabilidad de los equipos, reducir los costes de mantenimiento, mejorar la seguridad y evitar costosos tiempos de inactividad de los equipos. Las estrategias de mantenimiento tradicionales a menudo se basan en enfoques reactivos, abordando los problemas solo después de que se producen. Pero con la IA y el aprendizaje automático impulsando el futuro del mantenimiento, las empresas están cambiando hacia el mantenimiento predictivo y las estrategias de mantenimiento prescriptivo para adelantarse a los fallos y mantener las operaciones funcionando sin problemas.

El mantenimiento predictivo ofrece una solución mediante el uso de análisis impulsados por IA y datos en tiempo real para pronosticar cuándo es probable que falle el equipo. Al analizar los datos de los sensores de IoT y otros sistemas, el análisis predictivo proporciona alertas tempranas sobre posibles averías de los equipos, lo que permite a las empresas programar las reparaciones antes de que se produzcan fallos. Este enfoque proactivo minimiza el tiempo de inactividad y ayuda a prevenir interrupciones.

El mantenimiento prescriptivo va más allá de la previsión de fallos, al recomendar el mejor curso de acción para solucionar el problema, ya sea ajustar la configuración de la máquina, pedir una pieza de repuesto o programar un técnico. Esto garantiza que cada intervención sea oportuna y eficiente, reduciendo los costes y maximizando el tiempo de actividad de la máquina.

Integración continua de datos y análisis en tiempo real

Si bien los beneficios del mantenimiento predictivo son claros, su implementación conlleva desafíos técnicos. Las empresas están generando cantidades masivas de datos y el desafío clave es integrar estos datos y procesarlos lo suficientemente rápido como para generar información útil. Aquí es donde realmente brilla el mantenimiento impulsado por IA.

La integración continua de datos, el análisis en tiempo real y el entrenamiento preciso de modelos son esenciales para el éxito de los sistemas de mantenimiento predictivo y prescriptivo. Además, las empresas necesitan escalabilidad para manejar los datos cada vez mayores de sus operaciones en expansión, y también deben abordar las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos, especialmente cuando se trata de información operativa sensible. Aquí es donde entra en juego OpenText™ Analytics Cloud.

OpenText Analytics Cloud proporciona una plataforma unificada para la integración de datos en tiempo real y análisis predictivos impulsados por IA que están diseñados para escalar. Las capacidades de aprendizaje automático en la base de datos de OpenText Analytics Cloud permiten a las empresas entrenar y actualizar modelos predictivos directamente dentro de la plataforma, eliminando la necesidad de transferencias de datos entre sistemas. Esto acelera el procesamiento hasta 50 veces y garantiza predicciones continuas y precisas, lo que lo mantiene por delante de los fallos del equipo.

Con opciones de implementación flexibles, OpenText Analytics Cloud garantiza que las empresas puedan adaptar la solución a su infraestructura, minimizando los costes y maximizando el rendimiento. Sus capacidades de análisis en tiempo real lo convierten en el socio ideal para las empresas que buscan adoptar el mantenimiento predictivo y prescriptivo a escala.

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