Facilitando el mantenimiento con cuadros de mando y modelos predictivos

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Facilitando el mantenimiento con cuadros de mando y modelos predictivos

La necesidad de visualizar todos los datos en tiempo real de los procesos de mantenimiento es vital, pero llega un momento en el que existe tal torrente de información que se vuelve imposible absorber toda la información, gestionarla y, lo más importante, explotar los datos vitales. Cuando esto sucede, empiezan a surgir problemas con los equipos y los recursos por falta del correcto mantenimiento.

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Una de las mejores soluciones para esta problemática fue el desarrollo del mantenimiento preventivo, pero para desarrollarlo es necesario no solo controlar toda la información sino también ser capaz de procesarla para obtener patrones.

Debido a eso, nuestro equipo, a través de los Data Science Services, trabajó con líderes de diversas industrias para establecer una base de datos para generar un cuadro de mando en tiempo real que desarrolló la capacidad de tener un mantenimiento predictivo que permitió desde tener una canasta básica de refacciones, hasta la capacidad de habilitar por lo menos el 85% de los equipos para servicio.

Para este proceso fue vital el entendimiento de la necesidades, lo cual se logró a través del siguiente proceso:

  • Consolidación de información de almacén descentralizada
  • Definición de una canasta básica (300-700 refacciones)
  • Previsión de la demanda de refacciones
  • Planeación del abasto
  • Uso eficiente del presupuesto
  • Capacidad para habilitar el 85% del equipo en servicio
  • Reducir el número de fallas por falta de mantenimiento
  • Minimizar los riesgos en la seguridad de las personas por accidentes por falta de mantenimiento