Caso de éxito
Mantenimiento predictivo de equipos
de cash handling en CashKeeper
En Cashkeeper diseñan, fabrican y distribuyen equipos que se encargan de la gestión de pagos en efectivo. Con el uso de estos sistemas, los clientes de Cashkeeper consiguen eliminar errores al cuadrar la caja, evitan errores en los cobros, cambios, hurtos y la inclusión de billetes falsos. Además, al ser un equipo cerrado, no hay contacto directo con monedas y billetes.
01. Reto
Para evitar esto, se realizaba un gran número de acciones de mantenimiento correctivo y preventivo. Estas incrementaban los costes de forma significativa y no eran eficaces, debido a que se ejecutaban tareas que los equipos no siempre necesitaban y se dejaba de atender a otros equipos que realmente exigían intervenciones de mantenimiento.
Los diversos componentes de estos sistemas disponen de multitud de datos y variables. Por lo que intuyeron que estos debían tener relación con los fallos de los equipos, pero no eran evidentes.
Por ello, contactaron con nosotros como especialistas en el análisis de datos y asesores acreditados de Acció para Industria 4.0.
02. Solución
El sistema captura en continuo los datos de funcionamiento del equipo (número de ciclos, tipos de monedas, eventos, etc.) combinado con otros datos en discreto (tipo de establecimiento, su ubicación, etc.). Mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, el sistema es capaz de predecir el riesgo de rotura de los diversos componentes.
Se dispone de una solución responsive que muestra en todo momento el estado del parque de equipos, pudiendo ofrecer información del estado de un componente concreto de un equipo, así como el nivel de riesgo de fallo del mismo.
Este nuevo sistema permite a los operarios de mantenimiento conocer la situación real de todos los equipos y planificar sus actuaciones para evitar fallos que limiten su funcionamiento, aportando ventajas significativas:
- Mayor satisfacción del cliente final, evitando paradas y permitiendo ver el funcionamiento de sus equipos online.
- Reducción de costes, evitando visitas y desplazamientos a equipos que no lo necesitan.
- Aumento de reparación en primera instancia, ya que el operario conoce de antemano el componente a sustituir.
- Análisis de datos de negocio, permitiendo establecer relaciones entre los tipos de establecimiento, tipo de monedas y billetes utilizados, días de la semana, etc.
03. En la actualidad
Actualmente, el sistema está analizando cerca de 2.000 equipos y más de 6.000 componentes, aumentando de forma significativa la productividad de los responsables de mantenimiento y reduciendo las paradas no controladas.
Se gestionan más de 200 alarmas diarias con la plataforma y se establecen prioridades para las actuaciones de mantenimiento predictivo, permitiendo que los equipos estén operativos un 15% más de tiempo que antes de la implantación de la plataforma.
A todo esto hay que añadir que se está haciendo evolucionar el sistema hacia la realización de tareas de mantenimiento prescriptivo. A través de estas, se puede determinar con un alto grado de acierto qué acciones son las más convenientes realizar para alargar la vida útil de cada uno de los componentes.