La industria minera demanda un alto grado de eficiencia, por lo que es de vital importancia mantener su integridad operativa. Mediante el uso de nuevas tecnologías, ha surgido la oportunidad de sacarle un mayor provecho a los datos, y poder anticiparse a futuras fallas, mejorar la producción y optimizar el consumo energético de forma automática.
De acuerdo a especialistas que trabajan con datos, la adopción de IA permite a las empresas tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis y explotación de los mismos, lo que se traduce en la mejora de los costos logísticos y la reducción del inventario en un 30% y 50%.
AIO SENSORS, viene analizando los datos industriales para generar soluciones de predicción de fallas, predicción de derrames, optimización de consumo de energía e integridad estructural. El startup desarrolla dispositivos inalámbricos que se adaptan al medio donde serán utilizados como bombas, fajas transportadoras, zarandas vibratorias, etc, que son filtrados y computados en el mismo dispositivo y en tiempo real envía los datos necesarios y suficientes para ser analizados por el sistema “AIO Analytics», posteriormente gestionados en la propia APP, este sistema permite compartir los datos colectados y analizados a servidores de análisis de datos del cliente, mediante APIs.
Según Jherson Marchan, CEO de AIO Sensors, “El sistema de monitoreo y predicción de fallas permite anticipar un posible error, ahorrando hasta el 30% en costos de mantenimiento correctivo, hasta llegar a prevenir paradas de producción no planificadas. Esto en cifras reales rondaría desde los 300 mil dólares en acciones correctivas para equipos secundarios hasta los 3 millones de dólares ante problemas graves en equipos.
“AIO Sensors está dirigido a la minería, sector en donde contamos con una mayor cantidad de clientes. Asimismo, los sensores también han sido utilizados con éxito en distintos rubros como lo son la industria de energía, manufactura y comercial. El servicio se adapta a todo tipo de industria donde se necesite obtener valor agregado a los datos medibles, generando una recuperación de la inversión en los primeros 6 meses” aclaró Marchan.
