Reducción del 42% en paradas no programadas mediante alertas inteligentes y programación automática de revisiones
Una planta de cemento con más de 200 equipos críticos enfrentaba un 35% de paradas imprevistas por fallos en maquinaria pesada. El equipo de mantenimiento carecía de visibilidad sobre los calendarios de inspección obligatorios y las alertas de mantenimiento preventivo. Implementamos RemindPay con un enfoque en la programación automática de revisiones técnicas y la integración de sensores IoT para monitoreo en tiempo real. Se configuraron reglas de alerta basadas en horas de operación, temperatura y vibración, permitiendo a los jefes de planta anticiparse a los fallos. La plataforma unificó los datos de 15 líneas de producción, centralizando las órdenes de trabajo y los históricos de mantenimiento.
En los primeros seis meses, las paradas no programadas se redujeron un 42%, pasando de 18 a 10 eventos mensuales. El tiempo medio de respuesta ante alertas críticas disminuyó un 55%, y el cumplimiento de los calendarios de inspección obligatorios alcanzó el 98%. La planta logró un ahorro estimado de 240.000 € anuales en costes de producción perdida y reparaciones de emergencia. Además, la vida útil de los equipos más costosos se extendió un 15% gracias al mantenimiento predictivo. El equipo directivo destacó la mejora en la trazabilidad de las intervenciones y la capacidad de generar informes automáticos para auditorías de seguridad.
Directora de Operaciones
Ingeniera industrial con amplia trayectoria en plantas de manufactura pesada. Supervisó la implementación de GMAO en más de 30 fábricas.
Arquitecto de Software
Especialista en sistemas de alertas tempranas y automatización de flujos de mantenimiento preventivo. Ha diseñado motores de reglas para maquinaria crítica.
Jefe de Éxito del Cliente
Experto en onboarding de plantas industriales y adaptación de plataformas SaaS a entornos de alta exigencia. Ha coordinado migraciones de datos para flotas de más de 200 equipos.