RCA 4.0: encuentra la pieza culpable.
No la que solo parece averiada.
Cuando una máquina falla, la pieza con peor aspecto casi nunca es la causante: es la víctima del contagio de otra. Es el mismo árbol de causas que ya dibuja en cada informe de RCA — solo que aquí lo calcula la máquina, con anticipación subclínica, sobre el dato en vivo, antes de que la avería termine de ocurrir.
¿Sabe qué componentes de su activo son invisibles para su instrumentación actual?
Le entregamos el mapa: qué no puede detectar, qué fronteras no puede imputar, y qué sensor concreto lo resuelve. No hace falta que se fíe de nuestro diagnóstico — es una auditoría de las carencias de su propia instrumentación.
Pedir el diagnóstico de observabilidadLa pieza que peor aspecto tiene casi nunca es la culpable.
Un componente que falla contagia su deterioro a los vecinos a través de calor, vibración, presión, corriente, etc. El sistema entero acaba mostrando síntomas; solo uno de ellos es la causa. Esto cuesta dinero cada día: diagnóstico erróneo, paradas no planificadas y decisiones que nadie puede auditar después.
de las intervenciones de mantenimiento industrial se hacen hoy sobre el componente equivocado, según datos del sector.
Diagnóstico erróneo
Se repara la pieza más ruidosa, no la culpable. Señalamos la causa real, aunque parezca sana.
Paradas no planificadas
Detectamos la degradación incipiente, muchos ciclos antes de que el equipo llegue a fallar.
Decisiones no auditables
Cada resultado es trazable hasta el sensor físico. Nada de modelos que no se puedan explicar.
Del heurístico de un ingeniero a la RCA topológica que calcula la máquina.
De la opinión experta y el checklist, a la correlación estadística y la IA de caja negra — hasta la inversión algebraica determinista que separa culpable de víctima y declara con motivo cuándo no puede saberlo.
Predecimos la vida de una condición que usted nunca ha ensayado.
«No tengo histórico de fallos para este activo en esta condición» es la objeción número uno del mantenimiento predictivo basado en datos. Nuestro método calcula el fin de vida a priori, desde el vector físico del componente, sin necesitar ese histórico — y se abstiene, con motivo declarado, cuando sale fuera del espacio que sí ha calibrado.
Ver cómo lo demostramosContrastado dejando fuera una condición completa del entrenamiento (leave-one-condition-out); con compuerta de dominio que se abstiene fuera del espacio calibrado.
La misma matemática. Dieciséis verticales industriales, veintidós campos de aplicación.
Solo cambia la física del contagio: calor, presión, vibración, corriente, acoplamiento mecánico, hidráulica, etc. La estructura del método es idéntica.
Naval y agua
Evita parar una estación de bombeo por un diagnóstico erróneo.
Energía
Mantiene el rendimiento del inversor fotovoltaico según envejece.
Manufactura y robótica
Distingue el fallo propio del inducido en línea de producción.
Transporte y movilidad
Anticipa el fallo en flota antes de que pare el servicio.
HVAC y climatización
Evita cambiar el compresor cuando el culpable es el filtro.
El ejemplo descrito en cada tarjeta es solo uno de los casos documentados en ese sector; no equivale al número total indicado.
No es teoría. Es matemática validada contra fallo real documentado.
Antes de un piloto industrial, contrastamos el método contra bancos de ensayo públicos con fallo real y ground-truth conocido. El detalle completo de los 22 campos de aplicación vive en Soluciones.
Localiza el defecto exacto en la pista
Acierto total en pista interior y exterior; 99% ya en fase incipiente.
El fin de vida no depende del sensor
El teorema de invariancia prueba que el cruce del umbral de fin de vida es el mismo, cambie lo que cambie la marca o la escala del sensor.
Datasets públicos de referencia · ground-truth real (NASA-PCoE, Case Western Reserve University).
Sin cajas negras. Sin inteligencia artificial.
El núcleo del método son ecuaciones deterministas con demostración matemática formal — no un modelo entrenado con datos que nadie puede auditar. Hoy desplegamos la parte de diagnóstico: mide y calcula la causa raíz, sobre el dato en vivo. El mismo motor cierra el lazo de control en simulación — llevarlo a planta es el paso siguiente. La metodología está respaldada por cuatro patentes presentadas en registro ante la OEPM.
Ver cómo funcionaPatentes presentadas ante la OEPM. MIDE y DIAGNOSTICA ya se despliegan en piloto; EVALÚA y ACTÚA están verificados en simulación — el control autónomo en campo es el paso siguiente, con socios industriales.