Inicio
Casos de Estudio
Sistema de Mantenimiento Predictivo con IoT

Manufactura IoT & ML

Cómo FábricaInteligente Redujo las Paradas No Planificadas en un 45% con Mantenimiento Predictivo Basado en IA

Una solución IoT integral que monitorea más de 100 máquinas industriales en tiempo real, prediciendo fallas hasta con 5 días de anticipación y reduciendo costos de mantenimiento en un 30% mediante algoritmos de machine learning y computación en el borde.

Client: FabricaInteligente

https://FabricaInteligente.xcodeit.io/dashboard

PredictMaint IoT

1,200 Sensors

Downtime

-40%

Prediction

92%

accuracy

Maint. Cost

-30%

Equipment

350+

Equipment Health Monitor

CNC-01

98%

CNC-02

95%

PRESS-01

72%

CONV-03

45%

Vibration Analysis - CONV-03

Active Alerts

CRITICAL

CONV-03 bearing failure

Predicted: 48h

WARNING

PRESS-01 oil level low

45%

Reducción en Paradas No Planificadas

30%

Menores Costos de Mantenimiento

100+

Máquinas Monitoreadas 24/7

5 Días

Ventana de Predicción de Fallas

El Desafío

FábricaInteligente, fabricante líder de componentes automotrices, enfrentaba un problema crítico: fallas impredecibles de máquinas causaban costosas paradas de producción y reparaciones de emergencia. Con más de 100 máquinas CNC, prensas hidráulicas y líneas de ensamblaje robóticas operando 24/7, el enfoque tradicional de mantenimiento reactivo estaba sangrando a la empresa. Cada parada no planificada costaba aproximadamente $15.000 por hora en producción perdida, pedidos urgentes de piezas y horas extras. El equipo de mantenimiento estaba perpetuamente en modo de crisis, apagando incendios en lugar de planificar. Mientras tanto, los cronogramas de mantenimiento preventivo basados en intervalos arbitrarios llevaban a reemplazos innecesarios de piezas y desperdicio de recursos. La empresa necesitaba un cambio de paradigma: de reaccionar a fallas a predecirlas antes de que ocurrieran. Necesitaban un sistema que pudiera monitorear la salud del equipo en tiempo real, analizar patrones invisibles para operadores humanos y proporcionar información accionable días antes de una avería. La solución debía integrarse perfectamente con su maquinaria existente sin interrumpir la producción, operar de manera confiable en entornos industriales hostiles y escalar en toda su instalación.

Nuestra Solución

XCodeIT diseñó e implementó una plataforma IoT completa de mantenimiento predictivo que combina computación en el borde, sensores industriales y machine learning para transformar datos brutos de máquinas en inteligencia predictiva. Nuestra solución monitorea vibración, temperatura, consumo de corriente, firmas acústicas y patrones operacionales en todos los equipos críticos.

Desplegamos nodos de sensores ESP32 ruggedizados en más de 100 máquinas, midiendo vibración (acelerómetros de 3 ejes), temperatura (termopares), consumo de corriente (sensores de efecto Hall) y emisiones acústicas. Cada nodo realiza preprocesamiento en el borde para reducir ancho de banda y permitir operación offline durante interrupciones de red.

Implementamos una infraestructura redundante de broker MQTT con confiabilidad QoS 2, manejando más de 50.000 lecturas de sensores por segundo. Diseñamos jerarquías de tópicos para enrutamiento eficiente de datos e implementamos seguridad mediante cifrado TLS y autenticación basada en certificados para todas las comunicaciones de dispositivos.

Construimos una base de datos time-series InfluxDB escalable optimizada para ingesta de datos industriales de alta frecuencia. Implementamos políticas inteligentes de retención de datos, consultas continuas para agregaciones en tiempo real y estrategias de compresión que redujeron costos de almacenamiento en un 70% manteniendo rendimiento de consultas.

Desarrollamos modelos de detección de anomalías y predicción de fallas basados en TensorFlow usando redes neuronales LSTM entrenadas con 18 meses de datos históricos de fallas. Los modelos analizan patrones multivariados de series temporales para predecir modos de falla específicos (desgaste de rodamientos, fugas hidráulicas, fallas eléctricas) con 3-5 días de anticipación y 87% de precisión.

Creamos dashboards Grafana integrales proporcionando scores de salud de máquinas, alertas de anomalías, cronogramas de predicción y recomendaciones de mantenimiento. Implementamos vistas basadas en roles para operadores, equipos de mantenimiento y gerencia, con interfaces mobile-responsive para monitoreo en movimiento.

Diseñamos un sistema de alertas multicanal que enruta notificaciones vía email, SMS, Slack e interfaces SCADA industriales basado en urgencia y responsabilidad. Implementamos reducción de fatiga de alertas mediante agrupación inteligente, reglas de escalación y umbrales adaptativos que aprenden del feedback de operadores.

Tecnologías Utilizadas

C/C++ ESP32 MQTT InfluxDB Python TensorFlow Grafana

Los Resultados

45%

Reducción en Paradas No Planificadas

Las alertas predictivas permitieron programación proactiva de mantenimiento, eliminando virtualmente fallas sorpresa durante horas de producción y permitiendo reparaciones durante ventanas de mantenimiento planificadas.

30%

Menores Costos de Mantenimiento

El mantenimiento basado en condición reemplazó cronogramas basados en tiempo, eliminando reemplazos innecesarios de piezas mientras previene fallas catastróficas que requieren reparaciones de emergencia costosas y envío urgente.

100+

Máquinas Monitoreadas 24/7

Cobertura completa en máquinas CNC, prensas hidráulicas, brazos robóticos y sistemas de transporte, proporcionando visión integral de la salud de la instalación y permitiendo planificación de gastos de capital basada en datos.

5 Días

Ventana de Predicción de Fallas

Los modelos de machine learning predicen modos de falla específicos hasta con 5 días de anticipación, proporcionando tiempo amplio para ordenar piezas, programar técnicos y planificar ajustes de producción sin interrupción.

"El sistema de mantenimiento predictivo de XCodeIT ha cambiado fundamentalmente cómo operamos. Hemos pasado de reaccionar constantemente a averías a planificar con confianza nuestro mantenimiento con semanas de anticipación. El sistema se pagó solo en solo cuatro meses a través de reparaciones de emergencia prevenidas. Ahora lo estamos expandiendo a nuestras otras dos instalaciones porque el ROI es simplemente innegable."

Ricardo Mendes

Detalles del Proyecto

Industria: Manufactura e Industria 4.0
Servicios: Desarrollo IoT, Machine Learning, Sistemas Embebidos, Análisis de Datos
Duración: 8 meses
Tamaño del Equipo: 6 especialistas (Ingenieros IoT, Científicos de Datos, Desarrolladores Backend)