Análisis predictivo y Pronósticos

En Predictto queremos ayudarte a tomar las mejores decisiones para tu sistema de gestión de mantenimiento. Para esto, utilizamos analítica avanzada para crear modelos predictivos y entregar pronósticos respecto al estado futuro de tus activos. Nuestros algoritmos utilizan Machine Learning en combinación con modelos estadísticos, para entregarte un pronóstico completo, fundamentado matemáticamente, y a la vez simple de entender, de modo que puedas tomar decisiones informadas respecto a tus planes de mantenimiento de activos.

Modelos de confiabilidad

Primero, es necesario aclarar ¿qué es la confiabilidad?: también llamada probabilidad de supervivencia, la confiabilidad estima la probabilidad de un activo para trabajar sin fallas, desde el inicio de su operación hasta un momento determinado en el tiempo. La confiabilidad es decreciente en el tiempo, a medida que el activo alcanza el final de su vida útil.

Los modelos de confiabilidad describen el comportamiento de los sistemas, y se construyen utilizando herramientas matemáticas y estadísticas, que permiten mostrar, explicar y predecir la capacidad de dichos sistemas para operar sin fallas a lo largo del tiempo.

Predictto recomienda utilizar modelos de confiabilidad para aquellos activos que son más susceptibles a fallas, y que no cuentan con monitoreo continuo. Esto debido a que los modelos de confiabilidad utilizan los registros de fallas (obtenidos del historial de órdenes de trabajos de los activos) como datos de entrenamiento.

Modelos de degradación

En términos simples, los modelos de degradación permiten estimar cómo evoluciona el estado de un activo a través del tiempo, mediante el análisis de variables físicas y/o químicas relevantes medidas en el tiempo. Utilizando Machine Learning y analítica avanzada podemos predecir los valores de estas variables en el futuro, y hacer un pronóstico del estado del equipo.

En Predictto, utilizamos un algoritmo que nos permite establecer un modelo probabilístico del comportamiento de una o más variables en el tiempo, utilizando mediciones de estas variables como datos de entrenamiento. Con este algoritmo es posible estimar el comportamiento de las variables en el futuro, y así realizar pronósticos del estado del activo en el tiempo. Estos pronósticos tienen asociado un grado de confiabilidad, ya que están basados en un análisis con fundamentos matemáticos. Por lo tanto, no realizamos una predicción a ciegas, sino que te entregamos un pronóstico confiable.

Es importante mencionar que si quieres realizar este tipo de análisis necesitas contar con datos de monitoreo, ya sea de medidores conectados a Fracttal, o de otros medidores externos integrados a tu cuenta de Predictto.

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