Software de Programación de Mantenimiento Predictivo

IBM Maximo Asset Management:

• • IBM Maximo es una solución completa de gestión de activos que incluye capacidades de mantenimiento predictivo. Utiliza análisis avanzados e inteligencia artificial para predecir y programar el mantenimiento.

SAP Predictive Maintenance and Service:

• • SAP ofrece una solución de mantenimiento predictivo que utiliza análisis de datos en tiempo real para predecir fallas y optimizar la programación de mantenimiento.

Oracle Predictive Maintenance:

• • La solución de mantenimiento predictivo de Oracle permite a las organizaciones identificar y abordar problemas antes de que afecten la operación normal. Utiliza analítica avanzada y machine learning.

Senseye:

• • Senseye es un software de mantenimiento predictivo basado en la nube que utiliza análisis de datos para predecir y detectar problemas en los activos de la planta.

Uptake:

• • Uptake ofrece una plataforma de mantenimiento predictivo que utiliza análisis de datos avanzados y aprendizaje automático para prever fallas y optimizar el mantenimiento.

Fiix:

• • Fiix es un software de gestión de mantenimiento que incluye funcionalidades de mantenimiento predictivo. Utiliza datos históricos y análisis para predecir problemas y mejorar la planificación del mantenimiento.

Infor EAM:

• • Infor Enterprise Asset Management (EAM) incluye capacidades de mantenimiento predictivo que ayudan a prever problemas y mejorar la eficiencia operativa.

Dingo Predictive Analytics:

• • Dingo ofrece soluciones de análisis predictivo para la gestión de activos, permitiendo a las organizaciones prever fallas y optimizar las estrategias de mantenimiento.

Smartenance (de Festo):

• • Smartenance es una solución de mantenimiento predictivo de Festo que se enfoca en la monitorización y el mantenimiento de equipos industriales.

Bentley AssetWise:

• • Bentley AssetWise Asset Reliability es una plataforma que incluye capacidades de mantenimiento predictivo para mejorar la fiabilidad y la disponibilidad de los activos.

Estos sistemas suelen integrarse con sensores en los activos, sistemas de monitoreo, y otras fuentes de datos para recopilar información en tiempo real. Luego, utilizan algoritmos y análisis avanzados para prever posibles fallas y programar intervenciones de mantenimiento de manera eficiente. La elección del software dependerá de las necesidades específicas de la organización y la complejidad de sus operaciones de mantenimiento.