Del sensor a la decisión: datos de planta convertidos en valor de negocio.
Mantenimiento predictivo
Anticipación de fallas no planificadas.
Monitoreo en tiempo real
Visibilidad de la operación en tiempo real.
Datos de planta hacia Azure
Extracción de variables de proceso vía OPC UA/DA en planta industrial, con Apache NiFi como capa de ingesta y aterrizaje en data lake sobre Azure.
Monitoreo de líneas de producción
Integración de sensores y PLCs con Node-RED y MQTT para monitoreo de líneas de producción en near-real time.
Histórico y operación
Histórico de variables críticas en base de series de tiempo —Grafana Mimir— con tableros Grafana para operación y mantenimiento.
Mantenimiento predictivo
Modelos de mantenimiento predictivo sobre variables de vibración y temperatura, anticipando fallas no planificadas de maquinaria.
Contextualización del dato de planta
Activo, línea, turno para habilitar OEE, trazabilidad y analítica de calidad.
01.
OT (planta y protocolos industriales) e IT (cloud, datos e IA).
02.
El dato viaja cifrado y gobernado desde el sensor hasta el lakehouse.
03.
Con pilotos de valor en semanas, no en meses.
04.
Con nuestras prácticas de Data & Analytics y Autonomía Industrial, el dato IIoT alimenta agentes y modelos de IA.
