El mantenimiento predictivo permite que las industrias sean capaces de detectar problemas en el funcionamiento de maquinaria antes de que esos problemas ocurran. En este contexto, este tipo de soluciones permiten mejorar su despliegue y reducir en una tasa de entre un 15 y un 25 por ciento los costes y los tiempos de implementación.
T-Systems ha presentado su solución para impulsar el mantenimiento predictiva, haciendo que este modelo combina tecnologías como el IoT Industrial, Cloud e Inteligencia Artificial, destinándose especialmente a entornos industriales y productivos críticos.
La solución que da T-Systems es la de integrar una arquitectura flexible, global y escalables, permitiendo filtrar, pretratar, normalizar y combinar los datos que se recogen por los sensores antes de enviarlos a la nube, haciendo que se disminuya el coste de la conexión de datos, almacenamiento y procesamiento, al tiempo que se mejora la potencia de cálculo en la nube.
Gracias a estas tecnologías, se puede realizar un control de activos que permita la detección de anomalías de forma temprana y prevenir los posibles accidentes en planta o en el campo. Además se cuenta en un sistema de alertas inteligentes con clasificación automática del nivel de alerta, envío de avisos al equipo más adecuado, o la activación de medidas de forma automática como es el apagado de activos, dependiendo de la gravedad de la situación.
Esta herramienta también ayuda al control de presencia en la planta, que combinada con cámaras de vigilancias dotadas de Inteligencia Artificial, puede alertar de la presencia de personal no autorizado en zonas peligrosas o críticas, así como al control de la posible presencia de contaminantes en las aguas residuales.
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