El análisis de datos para el mantenimiento predictivo elimina el tiempo de inactividad y reduce los costes de operación. El sistema de Big Data recopila datos durante la operación normal de las máquinas y herramientas: temperatura, vibraciones, acústica, fuerzas, deformaciones y similares.

Los algoritmos de aprendizaje automático analizan las tendencias de las máquinas que no fallan y las comparan con las máquinas que han presentado algún fallo, para predecir cómo actuar a continuación. El modelo analítico se enriquece mediante la inclusión de datos externos como el clima, los días festivos, eventos de la ciudad o de la actividad económica.

Hardware failure prediction
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