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Mantener tu línea productiva en buenas condiciones es de suma importancia ya que esto permite sostener la eficiencia en la producción, además, ayuda a mantener las condiciones necesarias para garantizar la seguridad de los trabajadores y prevenir accidentes. También es fundamental para mantener la continuidad de la producción sin tener tiempos muertos por reparaciones no previstas. Por esto es relevante conocer los tipos de mantenimientos que necesitan las máquinas y como se pueden mejorar. 

Tipos de mantenimiento:

Correctivos: son aquellas mantenciones que se realizan al momento de que haya una falla en la producción 

Preventivos: como su nombre indica, son mantenciones que se realizan sin que la máquina presente desgaste o falla. 

Predictivos: Se necesitan mediciones para saber en condiciones de funcionamiento se encuentra trabajando la maquinaria. 

A través de los sensores IoT e Inteligencia artificial la toma de datos es más rápida y en tiempo real, rescatando los datos tomados por los sensores mientras la máquina está en funcionamiento, accesible, haciendo más fácil tomar medidas, para evitar hacer mantenimientos correctivos y realizar mantenimientos predictivos y/o preventivos

¿Cómo ayuda el Iot para el mantenimiento ?

  Ayuda a conocer en tiempo real datos de las máquinas, permitiendo prever cuando una máquina no esté en su óptimo funcionamiento, un ejemplo de las variables a medir pueden ser: Temperatura, Tiempo de Producción, voltaje de entrada a la máquina, entre muchas otras.

  • Con el Iot usted puede conocer cuántas horas ha trabajado la máquina y establecer una alerta que le avise cuando se hayan cumplido las horas de funcionamiento necesarias para realizar una mantención. 
  • En ocasiones la inestabilidad en la línea eléctrica provoca que la producción pare. Al conocer que se trata de una deficiencia energética, no es necesario realizar una mantención. 
  • Envía alerta en caso de cualquier eventualidad, lo cual permite reducir tiempo de acción y permite programar mantenimiento preventivo antes de que la máquina falle en su totalidad. 
Supervisor produccion
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