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Plataforma de Control de IoT Industrial
Plataforma de Control de IoT Industrial - Icono
Gestión del Tratamiento Térmico

*Este proyecto está cubierto por un NDA estricto. Para respetar la confidencialidad, todas las pantallas, maquetas y nombres han sido rediseñados y anonimados.*

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Imagen Descripción

Plataforma de Gestión en la Nube de IoT Industrial para Equipos de Tratamiento Térmico

Plataforma IoT basada en la nube para el monitoreo y gestión remota de equipos de tratamiento térmico industrial. La solución proporciona control de dispositivos en tiempo real, informes de QC automatizados y detección proactiva de fallas, construida en AWS para soportar operaciones escalables en múltiples sitios.

Solicitud Inicial

El cliente tenía como objetivo centralizar el control de cientos de dispositivos de tratamiento térmico en múltiples sitios, habilitar la monitorización y operación remota, automatizar y estandarizar los informes de control de calidad, y construir una infraestructura en la nube escalable capaz de soportar el crecimiento futuro sin necesidad de reestructuración, con el objetivo final de lograr escalabilidad operativa y fiabilidad.

Desafíos y Soluciones

01
Gestión de Dispositivos Locales Legados
Cada dispositivo IoT operaba localmente, requiriendo presencia física para el monitoreo y registro de datos. Esto limitó la escalabilidad y creó cuellos de botella operativos.
02
Riesgos de Control de Calidad y Reporte Manual
Los informes de control de calidad se generaron manualmente, aumentando el riesgo de errores, inconsistencias y brechas de cumplimiento.
03
Fallas de equipo y riesgos de tiempo de inactividad
Las desconexiones de termopares, fallos en las almohadillas calefactoras o desviaciones de temperatura a menudo se detectaban demasiado tarde.
Diseño del Caso 1
Diseño del Caso 1
Diseño del Caso 2
Diseño del Caso 3

Resultado

La plataforma permitió la gestión centralizada de cientos de dispositivos en múltiples sitios, redujo los esfuerzos de monitoreo manual en un 30-40% estimado, aceleró la detección de problemas para minimizar el tiempo de inactividad en la producción, estandarizó la documentación de control de calidad automatizada para reducir los riesgos de cumplimiento y proporcionó escalabilidad lista para la nube, transformando operaciones fragmentadas en un ecosistema industrial controlado, eficiente y basado en datos diseñado para el crecimiento.

Moderno

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Alex Padalka

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