Telefónica Tech y Grupo Álava han firmado un acuerdo estratégico para lanzar conjuntamente al mercado una solución de mantenimiento predictivo que permitirá a las empresas industriales disponer de una plataforma avanzada de datos con la que optimizar su actividad al ser capaces de anticiparse a los posibles fallos o defectos de la maquinaria a través de un plan de mantenimiento predictivo.
La solución permitirá a las empresas industriales digitalizar sus procesos de mantenimiento mediante la sensorización inalámbrica y/o tradicional masiva de todos sus activos de la cadena de producción, no solo los de alto valor (motores rotativos, maquinaria alternativa, transformadores eléctricos…).
Los datos generados serán recopilados por los sensores, conectados a través de las redes móviles LTE y 5G de Telefónica Tech, almacenados y procesados en la tecnología Industrial Edge Computing, y serán accesibles a través de una plataforma, desde la cual los operarios tendrán indicaciones basadas en las capacidades de inteligencia artificial para tener una mejor gestión de la salud de la maquinaria de los procesos de producción, alargando su vida útil y optimizando los costes de mantenimiento.
La sensorización y monitorización masiva y simple de los activos en dichos procesos es un paso fundamental para la transformación digital de las empresas industriales. La solución está diseñada para integrar otras tecnologías y hace posible que la empresa pueda tener en un único interfaz sus plantas de producción.
Adicionalmente, se integran las capacidades de Inteligencia Artificial y Big Data para potenciar el plan de mantenimiento predictivo, apalancándose en modelos específicos de Machine Learning con los que mejorar la eficiencia, el coste de oportunidad y el rendimiento de las instalaciones.
La solución desarrollada por Telefónica Tech y Grupo Álava, cuya demo está actualmente disponible en el Centro de Innovación de Distrito Telefónica de Madrid, contribuirá no solo a potenciar la seguridad, eficiencia y competitividad del sector, sino también a garantizar la sostenibilidad al evitar muchos de los desplazamientos requeridos en los mantenimientos no programados.
