Mantenimiento predictivo
LOGÍSTICA 5.0
Anticipando errores con datos clave
En Smartlog, la prioridad es garantizar la total disponibilidad y eficiencia de los sistemas logísticos para nuestros clientes. Los acompañamos durante todas las fases del ciclo de vida del proyecto logístico, desde el análisis de sus necesidades y datos hasta su posterior seguimiento, mantenimiento predictivo, continua optimización y adaptación a nuevas necesidades.
Servicio de mantenimiento predictivo: un servicio sin límites
Ofrecemos un servicio cercano y local las 24 horas, los 365 días del año
Atención personalizada y respuesta inmediata ante averías o emergencias
Nuestro equipo de técnicos está disponible tanto telefónicamente como en remoto, proporcionando diagnósticos en tiempo real y enviando técnicos de servicio si es necesario
Programas de formación presenciales y online y cursos de actualización tecnológica de nuestros técnicos
La gestión global de piezas de repuesto
Nuestra oferta incluye un servicio postventa y paquetes de reparación y mantenimiento correctivo, preventivo, predictivo y proactivo, para que un almacén esté en funcionamiento permanente y se adapte a los cambios del futuro
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Beneficios clave del mantenimiento predictivo en logística
El mantenimiento predictivo en logística e intralogística ofrece beneficios clave que potencian la eficiencia, seguridad y rentabilidad.
Minimización del tiempo de inactividad
Previene paradas no planificadas identificando fallos antes de que ocurran, crucial para evitar retrasos en la cadena de suministro y reducir costos.
Optimización de la planificación de mantenimiento
Utiliza análisis predictivos para programar intervenciones de forma eficiente, mejorando la utilización de recursos y evitando interrupciones durante periodos críticos.
Incremento de la vida útil de los equipos
Evita el desgaste prematuro y las sustituciones innecesarias, extendiendo la durabilidad de maquinaria y vehículos y promoviendo una operación sostenible.
Mejora de la seguridad operativa y el control
Anticipa problemas potenciales, mejorando la seguridad laboral y cumpliendo con regulaciones al reducir el riesgo de accidentes. Ofrece información precisa para intervenciones puntuales, reduciendo el estrés en los equipos logísticos y aumentando la eficacia.
Reducción de costos operativos y optimización de recursos
Reduce reparaciones costosas y mejora la eficiencia energética, disminuyendo significativamente los gastos operativos. Optimiza la gestión de recursos y la cadena de suministro.
Mejora continua y aprendizaje automático
Permite una optimización constante de procesos a través del análisis de datos, mejorando la precisión en la toma de decisiones y revelando oportunidades de mejora.
Mantenimiento predictivo basado en
Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA)
Software de gestión de almacenes y monitorización de datos propio
En Smartlog nos adelantamos al futuro. Contamos con Galys, nuestra propia plataforma de gestión de almacenes y tecnología de monitorización de datos y mantenimiento predictivo.
Galys utilizantecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático (Machine Learning) para analizar y aprender de todos los procesos automatizados.
Así, propone mejoras, programa mantenimientos, recomienda nuevas configuraciones y predice nuevos escenarios. Esta capacidad de anticipación nos permite ofrecer soluciones integrales y dotar de inteligencia a toda la cadena de suministro, marcando una diferencia competitiva fundamental.
Este enfoque proactivo y predictivo marca la diferencia al garantizar la eficiencia operativa a largo plazo y ofrecer soluciones logísticas sostenibles, resilientes y de vanguardia.
Galys Monitor, transformando datos en mantenimiento predictivo
Galys Monitor se destaca como una herramienta integral para la gestión de activos digitales, es una potente aliada en la implementación de estrategias de mantenimiento predictivo. A través de sus módulos de conocimiento y procesamiento, la herramienta extrae información valiosa de los activos digitales, identificando patrones y tendencias.
Galys Monitor ofrece un enfoque proactivo y eficiente para el mantenimiento predictivo, permitiendo a las empresas anticiparse a fallos y maximizar la disponibilidad de sus activos.
Las tecnologías de Machine Learning y la Inteligencia Artificial (IA) permiten que el sistema aprenda y evolucione con el tiempo, mejorando continuamente su capacidad para prever fallos.
La aplicación de algoritmos predictivos facilita la identificación temprana de problemas y contribuye a la optimización de las estrategias de mantenimiento.
Algunos aspectos destacados de Galys Monitor son:
La capacidad para simular escenarios y aplicar algoritmos de IA. Esta funcionalidad ayuda en la identificación de posibles fallos, permite a las empresas anticiparse a situaciones complejas y evaluar cómo ciertos eventos podrían afectar a los activos.
Al simular diversos escenarios, las organizaciones pueden ajustar proactivamente sus estrategias de mantenimiento para abordar posibles desafíos antes de que se conviertan en problemas reales.
Galys Monitor no se limita a proporcionar información; también facilita actuaciones automáticas inteligentes en el ámbito del mantenimiento. Con su conocimiento acumulado y reglas predefinidas, la herramienta puede desencadenar procesos automatizados para la resolución de problemas, lo que acelera la respuesta ante fallos potenciales y minimiza el tiempo de inactividad de los activos.
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Mitigación de riesgos operativos y reducción de costes
La capacidad de Galys Monitor para anticiparse a errores o fallos también contribuye significativamente a la reducción de costos asociados con reparaciones no planificadas y tiempo de inactividad. Al abordar problemas antes de que se conviertan en emergencias, las empresas experimentan una mayor disponibilidad y fiabilidad de sus activos, lo que se traduce en un ahorro de costos a largo plazo.
Interoperabilidad y mantenimiento resiliente y sostenible
La gestión constante de activos y el enfoque colaborativo de Galys Monitor mejoran la eficiencia del mantenimiento, garantizan una interoperabilidad sostenible con diversas tecnologías y sistemas existentes.
Esta capacidad de adaptación y colaboración garantiza que las estrategias de mantenimiento evolucionen con las necesidades cambiantes de la empresa y el entorno.
Experiencia mejorada para clientes y operadores
La implementación efectiva de mantenimiento predictivo también mejora la experiencia para clientes y operadores. Al evitar fallos y reducir tiempos de inactividad, las empresas pueden ofrecer servicios más fiables y satisfactorios, generando confianza y fidelidad por parte de sus clientes.
Estrategia de Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo se posiciona como una estrategia vanguardista en la gestión de activos, utilizando sistemas de monitorización y algoritmos de aprendizaje automático para anticipar fallos y optimizar las operaciones.
Esta estrategia de mantenimiento respaldada por el análisis de datos, se convierte en un aliado indispensable para las empresas que buscan optimizar sus operaciones, asegurar la satisfacción del cliente y obtener una ventaja competitiva en el mercado actual.
Permite intervenciones precisas basadas en la condición real de los activos, optimizando la asignación de recursos y reduciendo el tiempo de inactividad.
Este paradigma mejora la fiabilidad y eficiencia operativa de los sistemas y equipos, elevando la calidad del servicio al cliente. Al prevenir fallos, se asegura una mayor satisfacción del cliente y una notable reducción en costos operativos y de mantenimiento.
Su funcionamiento cuenta con tres componentes clave:
Sensores y dispositivos conectados
Recopilan datos en tiempo real sobre el estado y rendimiento de las máquinas mediante tecnologías Internet de las cosas.
Software y almacenamiento
en la nube
Permiten el análisis de grandes cantidades de datos a través de aplicaciones de Big Data y técnicas de minería de datos.
Modelos predictivos
Utilizan algoritmos de aprendizaje automático para establecer patrones, realizar comparaciones, elaborar predicciones de fallos y programar mantenimientos proactivos.
Mantenimiento proactivo o centrado en la fiabilidad
Va más allá de predecir fallos, intentando identificar y mitigar las causas raíz de los problemas potenciales. Esto implica un análisis exhaustivo de todas las posibles fuentes de fallo, incluyendo factores externos al diseño original del sistema.
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