Software de Inteligencia de Datos para CBM

En el Mantenimiento Basado en Condición (CBM), los softwares de inteligencia de datos son fundamentales para transformar la información recopilada por sensores en insights prácticos y decisiones eficientes. Estos sistemas automatizan procesos, monitorean condiciones en tiempo real y ayudan a predecir fallos, convirtiéndose en herramientas imprescindibles para el sector de los supermercados.

Importancia de los Softwares en la Automatización del CBM

Los softwares de inteligencia de datos desempeñan un papel esencial en la implementación eficaz del CBM:

1. Automatización del Monitoreo:
   • Los softwares analizan continuamente los datos capturados por los sensores, identificando anomalías o tendencias que indiquen posibles fallos. En un supermercado medio, NEO captura aproximadamente 3 millones de datos al mes, para hacerse una idea. 
   • La automatización elimina la necesidad de inspecciones manuales frecuentes, reduciendo los costos operativos.
2. Centralización de Datos:
   • Los datos de diferentes sistemas, como refrigeración, aire acondicionado y energía, se integran en una única plataforma. NEO360 ya centraliza 6 tipos de activos — además de los mencionados, incluye generadores, agua y sistemas de lucha contra incendios.
   • Esto facilita el análisis comparativo y la identificación de oportunidades de mejora.
3. Soporte a la Toma de Decisiones:
   • A través de dashboards intuitivos e informes de gestión como NEO360 Insights, los gestores tienen acceso a KPIs críticos, como el consumo energético y el rendimiento de los equipos.
   • Los informes generados automáticamente ayudan en la toma de decisiones estratégicas.

Funcionalidades Esenciales para el Sector de Supermercados

Para responder a las necesidades específicas de los supermercados, los softwares de inteligencia de datos deben incluir:

1. Monitoreo en tiempo real:
   • Análisis de variables como temperatura, presión, vibración y consumo energético.
   • Alertas automáticas en caso de desviaciones.
2. Integración con IoT y Automatizaciones Existentes:
   • Compatibilidad con sensores IoT para una recolección de datos precisa y actualizada.
3. Predicción de Fallos:
   • Algoritmos basados en Machine Learning que utilizan datos históricos para predecir fallos inminentes. Actualmente en NEO desarrollamos NEO Coolsense, que detecta fallos utilizando esta técnica.
4. Informes Personalizados:
   • Generación de informes adaptados a las necesidades operativas y normativas del sector de supermercados.
5. Análisis de Eficiencia Energética:
   • Identifica oportunidades de ahorro y compara el rendimiento de los equipos con benchmarks del sector.
6. Gestión de Múltiples Unidades:
   • Capacidad para monitorear y comparar datos de distintas tiendas o unidades operativas.

Ejemplos de Soluciones de Inteligencia de Datos para Monitoreo

1. Plataformas Basadas en la Nube:
   • Ofrecen accesibilidad remota y almacenamiento centralizado para los datos de sensores.
2. Soluções Personalizadas:
   • Softwares adaptados a las necesidades específicas del cliente, como el monitoreo de equipos de refrigeración de alta criticidad.
3. Integración con API:
   • Sistemas que conectan los datos de mantenimiento con plataformas de gestión de mantenimiento, facilitando la planificación de recursos.
4. Inteligencia Artificial Aplicada:
   • Herramientas que utilizan aprendizaje automático para mejorar continuamente la precisión de las predicciones y optimizar las operaciones.

Conclusión

Los softwares de inteligencia de datos para CBM representan una evolución imprescindible para los supermercados que desean optimizar sus sistemas de refrigeración y aire acondicionado. Con funcionalidades orientadas a la automatización, el monitoreo y la eficiencia energética, permiten una gestión más proactiva y eficaz.

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