Anticipamos fallas críticas en maquinaria con sensores inteligentes y análisis predictivo. Prevención real, sin pausa.
Problema:
En la industria petrolera, los fallos imprevistos en maquinaria crítica (bombas, válvulas, compresores, generadores) provocan interrupciones operativas, altos costos de reparación y, en algunos casos, riesgos ambientales y de seguridad.
Solución:
Desarrollo de un sistema de monitoreo predictivo usando:
- Python para el procesamiento de datos en tiempo real.
- Sensores IoT para capturar variables como vibraciones, presión, flujo, temperatura y ruido.
- Modelos de Machine Learning que analizan patrones históricos y generan alertas anticipadas de fallos o desgaste.
Beneficios:
- Disminución en paradas no programadas y aumento en la disponibilidad operativa.
- Transición de mantenimiento correctivo a mantenimiento predictivo.
- Reducción de costos operativos por reemplazo prematuro de partes.
- Mayor seguridad para el personal al anticiparse a fallas catastróficas.
Escalabilidad:
- Aplicable a campos petroleros, refinerías, estaciones de bombeo, gasoductos y plataformas offshore.
- Puede ampliarse a múltiples ubicaciones conectadas a una sola plataforma de monitoreo central