Leemos la señal de sus equipos y detectamos la falla antes de la parada.
Fábricas, granjas y flotas generan datos constantes de sensores: vibración, temperatura, humedad. Hoy, detectar cuándo algo va a fallar requiere pasar esos datos por varios sistemas distintos. Nosotros analizamos la señal y la cruzamos con el contexto de negocio (qué máquina, qué turno) en un solo paso.
Agendar diagnóstico de 20 minutos¿Es esto para usted?
Comparado con el stack típico, esto es lo que gana:
La arquitectura, explicada rápido:
Cómo lo implementamos
Ingerimos la señal del sensor como Vector por ventana de tiempo, aplicamos PSD/BANDPASS/WHITEN para aislar la señal de interés y MATCHED_FILTER para detectar un patrón de falla ya conocido, todo en la misma tabla que machine_id y turno. Se despliega como un binario único en un gateway local: solo sube a la nube la alerta, nunca el stream crudo.
- Diagnóstico de activos críticos y señales disponibles
- Modelos de detección de anomalías por frecuencia (vibración, corriente, temperatura)
- Alertas conectadas a su flujo de mantenimiento (correo, WhatsApp, CMMS)
Preguntas frecuentes
¿Qué necesito para empezar: sensores nuevos o los que ya tengo?
En la mayoría de los casos trabajamos con los sensores y variadores que su planta ya tiene. Empezamos con un diagnóstico de activos críticos y señales disponibles antes de recomendar cualquier hardware nuevo.
¿Los datos se quedan en mi planta o salen a la nube?
Depende de su preferencia: el motor analítico puede correr embebido dentro de su operación (servidor o gateway local) o en la nube. En ambos casos, el dato es suyo.
¿Cuántos sensores puede procesar el sistema?
El motor está pensado para plantas con decenas a cientos de sensores por sitio. Para escalas mayores, lo integramos con herramientas de procesamiento distribuido.
¿Cómo llegan las alertas a mi equipo de mantenimiento?
Conectamos las alertas a su flujo de trabajo existente: correo, WhatsApp o su CMMS actual, sin obligarlo a cambiar de herramienta de gestión.
Un límite honesto antes de seguir:
Qué no resolvemos
No reemplazamos la ingesta en tiempo real a gran escala (Kafka, un broker MQTT) ni un dashboard visual: sigue necesitando Grafana o algo similar, y un broker de mensajería si el volumen es masivo y distribuido. El punto dulce son decenas o cientos de sensores por sitio, no millones distribuidos globalmente en tiempo real.