La base: No se pueden predecir fallos sin una línea de base. Fabrico utiliza datos OEE para establecer el "comportamiento normal" y así detectar anomalías.
Predicción visual: Fabrico es único al utilizar la visión artificial para detectar precursores visuales de fallas (por ejemplo, atascos o vibraciones repetitivas) que los sensores no detectan.
¿OEE capturado directamente de sus máquinas, sin registros manuales?
Verlo en vivoUso frente a calendario: El verdadero mantenimiento predictivo le permite pasar de "Cada 3 meses" a "Cada 10.000 ciclos" basándose en datos PLC en tiempo real.
El Agente Fabrico: Nuestro motor de IA analiza los patrones históricos de averías para sugerir tareas proactivas antes de que una máquina "problemática" detenga la línea de producción.
El "mantenimiento predictivo" (PdM) ha sido la palabra de moda en la industria manufacturera durante una década. Todos los proveedores de software afirman tener una "bola de cristal con IA" que le dirá exactamente cuándo fallará un rodamiento.
Sin embargo, en 2026, la mayoría de las fábricas seguirán realizando mantenimiento preventivo (MP) , cambiando piezas a ciegas según un calendario, independientemente de si la máquina lo necesita o no.
¿Por qué esta desconexión? Porque la predicción requiere datos . Si su software de mantenimiento no está conectado al funcionamiento de su máquina (OEE, ciclos, velocidad), no tiene datos de los que aprender.
El software de mantenimiento predictivo no es magia. Es la aplicación matemática de los datos de uso de la maquinaria a los programas de mantenimiento. Así es como Fabrico convierte el sueño del mantenimiento predictivo en una realidad práctica en la planta de producción.
La mayoría de los competidores se basan únicamente en sensores de vibración. Fabrico adopta un enfoque "triangulado", combinando tres fuentes de datos para predecir el estado de salud.
Una máquina rara vez falla instantáneamente. Por lo general, primero "enferma": funciona más lento, se detiene con mayor frecuencia o produce más desperdicio.
El método antiguo: Solo te das cuenta cuando la máquina se detiene bruscamente.
El método Fabrico: Nuestro motor OEE monitoriza la pérdida de rendimiento . Si el tiempo de ciclo estándar de una máquina es de 3 segundos y se desvía a 3,5 segundos en una semana, Fabrico detecta esta desviación.
La predicción: El sistema activa una tarea de inspección: "Compruebe la tensión del motor de accionamiento: se ha detectado una desviación en el rendimiento". Lo soluciona antes de que la correa se rompa.
Los sensores de vibración son estupendos para los motores, pero no pueden detectar un atasco del producto o una barandilla de protección suelta.
La capacidad: Las cámaras de visión artificial de Fabrico monitorizan el flujo físico del producto.
El hallazgo: La IA detecta un patrón, por ejemplo: "El mecanismo de alimentación se atascó 4 veces en la última hora (microparadas)".
La acción: Aunque la máquina está en funcionamiento, Fabrico predice que se producirá un atasco importante de forma inminente y alerta al operario para que despeje la vía de alimentación.
Esta es la solución más inmediata y eficaz para los responsables de fiabilidad.
La lógica: en lugar de realizar el mantenimiento de una imprenta "mensualmente", hay que hacerlo "cada 50.000 pulsaciones".
La ejecución: Fabrico obtiene el número de ciclos directamente del PLC. Cuando el contador llega a 49.000, se genera automáticamente una orden de trabajo.
El resultado: Se deja de realizar un mantenimiento excesivo a las máquinas inactivas y de mantener de forma insuficiente a las que están en funcionamiento.
Una cosa es recopilar datos; otra muy distinta es analizarlos.
El agente de Fabrico actúa como su ingeniero de confiabilidad en segundo plano. Escanea constantemente el historial de activos y los registros de tiempo de inactividad .
Reconocimiento de patrones: "El activo n.° 44 falla cada vez que ejecutamos el producto SKU-B durante más de 4 horas."
Recomendación: El agente sugiere un cambio de horario o una tarea de inspección "Previa al vuelo" específica siempre que se planifique el uso del SKU-B.
| Característica | Reactivo (La mayoría de las fábricas) | Preventivo (Calendario) | Predictivo (Fabrico) |
| Desencadenar | Avería (Humo/Fuego) | Fecha (lunes por la mañana) | Estado (Datos/Visión) |
| Fuente de datos | Llamada telefónica / Radio | Calendario | PLC, IoT, cámaras |
| Impacto en los costos | Alto (Operaciones de emergencia y repuestos) | Medio (Consumibles desperdiciados) | Bajo (Justo a tiempo) |
| Enlace OEE | Ninguno | Débil | Correlación directa |
| Información sobre activos | "Está roto." | "Ya toca." | "Se está desviando." |
No es necesario equipar con sensores todos los activos de la planta para empezar.
Identifica a los responsables de los problemas: utiliza Fabrico para encontrar los 3 activos que provocan la mayor cantidad de tiempo de inactividad no planificado .
Conectar los datos: Vincula Fabrico a los PLC de solo esas 3 máquinas para obtener los recuentos de ciclos y las horas de funcionamiento.
Establecer umbrales: Cambie la configuración de sus planes de mantenimiento preventivo de "Mensual" a "Basado en el uso" para estos activos.
Instale una cámara: Coloque una cámara de visión artificial sobre el punto de mayor congestión para capturar patrones de microparadas.
Mide los resultados: Observa cómo aumenta tu MTBF (Tiempo medio entre fallos).
El mantenimiento predictivo no consiste en comprar más sensores; se trata de utilizar los datos que ya se tienen (OEE, datos visuales, historial) para tomar decisiones más inteligentes.
No esperes a que se produzca el colapso. Anticípalo.
¿Listo para ir más allá del calendario?
[Solicite una demostración] y vea las capacidades predictivas de Fabrico en acción.
Convierta el tiempo de inactividad en un dato accionable para su equipo.
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