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Analytics

Mantener los activos de alto valor funcionando a la máxima eficiencia para cumplir con los objetivos productivos y de rentabilidad, sin aumentar los costos ni arriesgarse a fallas de sistema.

Prediga problemas de antemano con datos de sensores de las maquinas usando modelos analíticos.

Cuando hay problemas, diagnostíquelos con herramientas de análisis de causa raíz para que pueda tomar medidas correctivas rápidamente.

Mantener los activos de alto valor funcionando a la máxima eficiencia para cumplir con los objetivos productivos y de rentabilidad, sin aumentar los costos ni arriesgarse a fallas de sistema.

Prediga problemas de antemano con datos de sensores de las maquinas usando modelos analíticos.

Cuando hay problemas, diagnostíquelos con herramientas de análisis de causa raíz para que pueda tomar medidas correctivas rápidamente.

¿Por qué es importante?

El sector minero energético, pierde millones de dólares anuales por fallas de sistema, despresurizaciones de tubos, perdidas de potencia o fallas de máquinas.

Si la industria pudiese predecir las fallas con antelación para tomar medidas correctivas y preventivas se reduciría de manera importante los costos asociados incrementando el margen gracias a eficiencias operativas.

¿Por qué es importante?

El sector minero energético, pierde millones de dólares anuales por fallas de sistema, despresurizaciones de tubos, perdidas de potencia o fallas de máquinas.

Si la industria pudiese predecir las fallas con antelación para tomar medidas correctivas y preventivas se reduciría de manera importante los costos asociados incrementando el margen gracias a eficiencias operativas.

a. Control del resultado: Cumpla los plazos y volúmenes de producción con menos interrupciones no planeadas gracias a los tableros de control y alarmas automatizadas que notifican al personal operacional y a los gerentes no solo las fallas ocurridas sino también las futuras obteniendo habilidad predictiva para solucionar problemas antes que ocurran.

b. Optimizar ciclos de mantenimiento: Avance hacia estrategias de mantenimiento predictivas y prescriptivas atendiendo las causas raíz de las fallas y prediciendo la degradación de rendimiento productivo que suele aumentar los costos. Evite costos de reemplazo de piezas gracias a mantenimiento proactivo y a indicadores oportunos de fallas inminentes.

c. Mundo digital: Evite invertir tiempo en corregir o reparar elementos del proceso que no son la raíz del problema. Detecte patrones ocultos en los datos para evidenciar el origen de las fallas futuras.

d. Reduzca tiempo de inactividad: Evite largos periodos de inactividad en las maquinas evitando posibles problemas de rendimiento antes que escalen a mayores perdidas gracias a monitoreo automatizado y a alertas predictivas. Administre casos de investigación hasta controlar futuros daños de manera proactiva.

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