Automatiza los modelos predictivos que impulsan una estrategia de mantenimiento proactiva.
Aborda los problemas antes de que el equipo falle.
Prolonga la vida útil del equipo para mejorar la disponibilidad de la maquinaria e impulsar la satisfacción del cliente.
Tus activos más costosos son aquellos que te cuestan dinero cuando están fuera de servicio. Y cuando eso ocurre, te representan gastos operativos adicionales, pérdidas de ventas, interrupción de la cadena de suministro y, lo peor de todo, insatisfacción del cliente. Puedes hacer mantenimientos e inspecciones regulares de tus activos de maquinaria y aun así te puede sorprender una falla mecánica. Cuanto más frecuentemente ocurra esto, más probable será que se excedan los presupuestos de mantenimiento y mayor será el riesgo de interrupción de la cadena de suministro. Las programaciones del mantenimiento predictivo reducen el riesgo de fallas catastróficas, ya que abordan problemas menores antes de que se conviertan en problemas grandes.
El mantenimiento predictivo te ayuda a unir los puntos entre datos, analítica y registros de servicio. Automatiza el proceso de identificar eventos y condiciones que pronto provocarán tiempos de inactividad o reparaciones, y te alerta acerca de ellos. Al actuar sobre los patrones de datos informados por tu maquinaria, puedes programar el servicio técnico y pedidos de repuestos cuando te convenga, en lugar de lidiar con interrupciones inesperadas. El mantenimiento predictivo es una herramienta fundamental para mejorar las relaciones con los clientes y garantizar la fluidez de la cadena de suministro.
Alteryx ofrece un lienzo fácil de usar con función de arrastrar y soltar para la analítica predictiva del mantenimiento y los tiempos de inactividad. Al vincular los costos de mantenimiento y mano de obra con los resultados históricos, puedes obtener los mejores resultados de los técnicos, mantener bajos los costos de producción relacionados con la maquinaria y maximizar el tiempo de funcionamiento y los niveles de atención al cliente.
1 – Conexión de datos
Conecta los datos de piezas, mantenimiento y fallas.
2: Preparación y combinación
Limpia y formatea automáticamente los datos para el modelado.
3: Modelado predictivo
Crea un modelo de árbol de decisiones para predecir fallas en piezas.