Mantenimiento Predictivo
MonoM, una empresa perteneciente al Grupo Álava y especializada en IoT, aspiraba a crear una plataforma capaz de interpretar los datos recabados por sus sensores. El objetivo era analizar el comportamiento de la maquinaria industrial, como aerogeneradores y otros equipos rotativos, para implementar mantenimiento predictivo a través de la detección de anomalías y otras funciones de análisis avanzado.
En WhiteBox, nos encargamos de desarrollar el núcleo de los algoritmos predictivos de la plataforma. Adoptamos varios enfoques, comenzando con la utilización de modelos nativos de BigQuery y avanzando hacia la implementación de modelos no supervisados creados por nosotros, empleando herramientas de código abierto como scikit-learn. Estos modelos fueron capaces de identificar automáticamente los diferentes modos de operación de cada máquina y detectar condiciones anormales de funcionamiento, ofreciendo además una explicación detallada de las anomalías detectadas y el impacto de cada variable en estas.
Gracias a la innovación en algoritmia por parte de WhiteBox, MonoM logró transformar sus métodos tradicionales de detección de anomalías. Pasamos de un sistema semi-manual, dependiente del análisis humano, a una solución completamente automatizada basada en inteligencia artificial. Esta mejora no sólo elevó la calidad de los servicios ofrecidos, sino que también optimizó los costes operativos y de mantenimiento.
CANETIA
WiGL
