En el mantenimiento de flotas, los sensores son el primer punto de contacto entre el activo y los datos. Cuando uno falla, no solo se pierde información: también se compromete la operación completa del vehículo.
En DGI Solutions, a través de la plataforma Uptake, utilizamos modelos de machine learning para detectar patrones anómalos en variables críticas como los niveles de NOx (óxidos de nitrógeno), anticipando fallas con semanas de antelación.
El caso: falla del sensor de NOx
El modelo de predicción monitorea los valores de NOx a la entrada y salida del sistema (en partes por millón), detectando desviaciones que indican pérdida de precisión del sensor.
En este caso, el sistema emitió una alerta con 34 días de anticipación antes de que ocurriera la falla efectiva, permitiendo planificar la intervención sin afectar la disponibilidad del activo.
Beneficios para la gestión de flotas
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Reducción de detenciones no planificadas.
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Optimización del mantenimiento correctivo.
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Mayor confiabilidad en la información del sistema de emisiones.
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Cumplimiento normativo ambiental continuo.
De los datos a la acción
El mantenimiento predictivo no se limita a los componentes mayores. Detectar fallas incipientes en sensores y sistemas auxiliares evita fallas en cadena y pérdidas operativas que pueden costar miles de dólares por vehículo.
Anticipar una falla no es reaccionar más rápido: es evitar que el problema llegue a existir.