Para resolver los desafíos planteados, PK Soluciones implementó una solución integral de monitoreo remoto y mantenimiento predictivo utilizando tecnologías avanzadas y servicios en la nube de AWS. La solución se centró en organizar los activos y centralizar los datos operativos en una fuente confiable, permitiendo recolectar y analizar información clave en tiempo real sobre las condiciones de los molinos 16×22 y 20×30.
La arquitectura diseñada aprovechó AWS IoT SiteWise como base de datos de series temporales para estructurar los datos recolectados por sensores instalados en componentes críticos. Adicionalmente, Amazon S3 fue utilizado para almacenar transformaciones más complejas, como espectros FFT y variables eléctricas, asegurando un almacenamiento confiable y de largo plazo.
Para el procesamiento y análisis de los datos, se emplearon AWS Lambda y AWS Step Functions, lo que permitió desacoplar tareas asociadas a la analítica, el cálculo de métricas y las predicciones basadas en Machine Learning. Estos modelos identificaron patrones anómalos, calcularon la vida útil restante (RUL) y caracterizaron posibles fallas, generando insights clave para optimizar el mantenimiento de los equipos.
Como parte de la gobernanza de datos, los resultados procesados fueron organizados y almacenados en Amazon DynamoDB y S3, mientras que Amazon Athena permitió realizar consultas rápidas y efectivas para analizar tendencias y generar reportes detallados.
La presentación de datos fue un componente clave de la solución. PK Soluciones desarrolló una aplicación web moderna, implementada con ReactJS en AWS Amplify, que proporcionó una experiencia de usuario intuitiva y accesible. Los operadores pudieron acceder a indicadores clave como confiabilidad, disponibilidad y el estado general de salud de los componentes, visualizados mediante gráficos interactivos de vibración y FFT. Además, la plataforma facilitó el análisis y consulta de datos históricos por fallas, generó reportes personalizados y presentó predicciones basadas en modelos avanzados, permitiendo una planificación de mantenimiento más eficiente y basada en datos concretos.
Esta solución combinó precisión en la recolección de datos, análisis predictivo robusto y visualización efectiva, transformando la operación de los molinos en un proceso confiable, eficiente y alineado con los estándares de la Industria 4.0.