Mantenimiento predictivo
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo, en pocas palabras, consiste en determinar cuándo se debe mantener un activo y qué actividades de mantenimiento específicas se deben realizar según la condición o el estado real del activo, en lugar de un cronograma fijo, para que puedas maximizar el tiempo de actividad y la productividad. Todo consiste en predecir & prevenir fallas y realizar las rutinas de mantenimiento adecuadas para reducir los costosos tiempos de inactividad de los equipos.
Con los datos de IoT y de los sensores que se transmiten desde los equipos, el mantenimiento predictivo permite a los fabricantes predecir eficazmente las fallas de las máquinas. Los datos detectan variaciones, comprenden las señales de advertencia e identifican patrones que puedan indicar una posible falla. Los fabricantes pueden usar la analítica y el aprendizaje automático para predecir con precisión las probabilidades de que una máquina falle. Esto permite que se planifiquen y se introduzcan medidas tempranas y correctivas (es decir, el pedido de repuestos, la programación de reparaciones, etc.) de la manera más eficaz, lo que evita el tiempo de inactividad no planificado y los altos costos de personal y recursos.
¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?
El uso de IoT y el análisis de datos para predecir y prevenir averías puede reducir el tiempo de inactividad general en un 50 %. (McKinsey)
¿Cuáles son las capacidades diferenciadas de Databricks?
- El lakehouse de Databricks utiliza tecnologías que incluyen Delta, DLT, Autoloader y Photon para permitir a los clientes disponer de los datos para tomar decisiones en tiempo real.
- El lakehouse para MFG admite los trabajos de datos más grandes a intervalos casi en tiempo real. Por ejemplo, los clientes traen casi 400 millones de eventos por día desde sistemas de registro transaccional a intervalos de 15 segundos. Debido a la interrupción en los informes y el análisis que ocurre durante el procesamiento de datos, la mayoría de los clientes minoristas cargan datos en su almacén de datos durante un lote nocturno. Algunas empresas incluso están cargando datos semanal o mensualmente.
- Una arquitectura basada en eventos de lakehouse proporciona un método más simple de ingerir y procesar datos por lotes y transmisión que los enfoques heredados, como las arquitecturas lambda. Esta arquitectura maneja la captura de datos modificados y proporciona cumplimiento ACID a las transacciones.
- DLT simplifica la creación de canalizaciones de datos y crea automáticamente un linaje para ayudar con la administración continua.
- El lakehouse permite la ingesta de datos en tiempo real y el análisis de datos de transmisión. Los almacenes de datos requieren la extracción, transformación, carga y extracción adicional del almacén de datos para realizar cualquier análisis.
- Photon ofrece un rendimiento de consultas récord, lo que les permite a los usuarios consultar incluso los conjuntos de datos más grandes para impulsar decisiones en tiempo real en herramientas de inteligencia empresarial.