Street Machines y el mantenimiento predictivo en acción

Estas técnicas de inteligencia artificial no están destinadas exclusivamente a equipamientos de líneas productivas, sino que pueden aplicarse a la mayoría de equipos eléctricos o mecánicos. 

Desde Datision hemos apostado desde nuestros inicios por llevar la tecnologías más punteras de la industria 4.0 a otros ámbitos de actuación y, especialmente, a lo que hemos llamado Street Machines.

Entendiendo este concepto como aquellos equipos dan servicio al consumidor final y que suelen ser gestionados y mantenidos por PYMES. 

Ejemplos de street machines y el mantenimiento predictivo y sus características

Algunos de los ejemplos de Street Machines son: máquinas de vending, parquímetros, equipos de Cash Handling, cafeteras de hostelería, lavavajillas, etc.

Podemos imaginarnos el impacto económico que puede tener para un bar el hecho que su cafetera no esté en funcionamiento. 

O imaginemos que no está disponible el equipo de Cash Handling en la tienda que dispone de él, no pudiendo realizar los cobros, o una máquina de vending no operativa y que no nos genera negocio, sólo gasto.

Como vemos todos los casos cumplen 2 características principales:

• Son equipos críticos: Si estos equipos no están operativos, tienen un alto impacto sobre la actividad económica en cuestión e incluso pueden llegar a pararla.
• Formados por diversos componentes: Tienen múltiples componentes y la interconexión, el desgaste y los problemas de uno de estos componentes pueden provocar una parada de todo el equipo.

La mayoría de estos equipos se encuentran en modo de renting o con un contrato de mantenimiento por parte de la empresa suministradora. 

La voluntad de estas empresas es que su cliente final tenga operativo el máximo de tiempo posible el equipo suministrado, y cuando se produce un problema intenta solucionarlo lo antes posible.

Beneficios de la aplicación de la inteligencia artificial a las Street Machines junto al mantenimiento predictivo

La aplicación de tecnologías y técnicas de mantenimiento predictivo nos aportan un importante número de características que nos ayudarán a mejorar el servicio al cliente, además de reducir costes operativos. 

Como principales características que nos aporta estos sistemas:

• Aumentar el tiempo operativo del equipo.
• Actuar antes que se produzca el problema. Mayor satisfacción del cliente.
• Planificar las acciones de mantenimiento reduciendo costes operativos.
• Incrementar las reparaciones de primera visita, ya que conocemos qué elemento está fallando y nos aseguramos de tener los recursos necesarios para la reparación o sustitución.
• Conocer mejor el uso de tus equipos. Mediante el análisis avanzado de los datos emitidos por los componentes, podremos conocer mejor cómo se utilizan nuestros equipos y proponer mejoras.
• Posible nuevas vías de monetización y/o mejora de imagen de nuestra compañía, mediante el acceso a la plataforma de inteligencia artificial por parte de nuestros distribuidores y/o clientes final.

Como vemos, sin duda la aplicación de estas técnicas de Machine Learning para el mantenimiento predictivo no están solo orientadas a las grandes corporaciones y sin duda pueden aportar un enorme valor a empresas de todos los tamaños.

Optimiza tus Street Machines con mantenimiento predictivo de última generación

En Datision, ponemos a tu alcance soluciones avanzadas de inteligencia artificial para maximizar el rendimiento y la eficiencia de tus Street Machines mediante mantenimiento predictivo. 

Con nuestras tecnologías, las empresas pueden anticiparse a posibles fallos, prolongar la vida útil de sus equipos y asegurar operaciones en condiciones óptimas.