Nuestra plataforma está diseñada para calderas industriales, turbinas de vapor y gas, compresores centrífugos y equipos rotativos de alta tensión en plantas de manufactura continua. Procesamos telemetría en tiempo real para detectar fatiga de materiales antes de que se convierta en una falla estructural.

Los sensores IoT envían datos de vibración, temperatura y presión a nuestro motor de análisis. Esa información se cruza con los registros de mantenimiento y producción para calcular el OEE real por línea de activos. El resultado es una métrica de campo que vincula directamente el estado del equipo con la rentabilidad operativa.

El preventivo sigue calendarios fijos basados en horas de operación. El predictivo utiliza modelos de desgaste sobre datos reales de cada equipo, lo que permite programar intervenciones exactamente cuando el material comienza a mostrar signos de fatiga, sin esperar a la ventana programada ni arriesgar una parada imprevista.

No. Trabajamos con una arquitectura híbrida que puede consumir datos desde PLC, SCADA o gateways locales. El procesamiento pesado se realiza en nuestros servidores enterprise, y el dashboard ejecutivo se visualiza desde cualquier navegador estándar. Solo se necesita una conexión estable a internet y los endpoints de telemetría ya existentes en planta.

Medimos el ROI a través de tres indicadores: reducción de paradas no planificadas (objetivo mínimo 30 %), extensión de la vida útil de activos críticos (al menos 2 años adicionales en calderas) y mejora en la precisión del presupuesto CapEx al reemplazar componentes solo cuando el índice de fatiga supera el umbral técnico definido.

Sí. Nuestro equipo de ingeniería industrial configura conectores directos con SAP, Oracle y plataformas CMMS como Maximo o Infor. La sincronización es bidireccional: el plan de mantenimiento predictivo se refleja automáticamente en la orden de trabajo del sistema corporativo, y los datos de ejecución retroalimentan el modelo de análisis.