Caso

SALVANDO VIDAS CON TECNOLOGÍA INTELIGENTE

Esta solución de diagnóstico mecánico hace que sea mucho más fácil monitorizar nuestros equipos críticos. Con una formación mínima, mis técnicos pueden familiarizarse rápidamente con la plataforma y utilizarla. Eso nos permite identificar y diagnosticar problemas antes de que se conviertan en serios quebraderos de cabeza.

Assistant Director, central eléctrica propia del hospital

Descubre cómo uno de los mejores hospitales se mantuvo operativo

  • 75 % REDUCCIÓN DE COSTES POR MÁQUINA MONITORIZADA
  • +635.000USD AHORRO POR IDENTIFICACIÓN TEMPRANA DEL PROBLEMA 
  • 3 FALLOS CATASTRÓFICOS EVITADOS

El desafío

Un hospital de investigación y enseñanza líder con sede en Baltimore (EE. UU.) necesitaba asegurarse de que sus máquinas estuvieran en funcionamiento en todo momento. La central eléctrica del hospital proporcionaba energía para equipos de vital importancia, por lo no se podían permitir fallos en las máquinas. En el pasado, el equipo de mantenimiento había contratado el análisis de mantenimiento predictivo a otra empresa, pero los resultados fueron vagos, genéricos y poco útiles. Esto culminó cuando una bomba crucial falló de manera inesperada. En ese momento, el equipo de mantenimiento supo que necesitaba encontrar una nueva solución que ayudara a transformar su programa de mantenimiento.

La solución

El equipo empleó una solución de diagnóstico continuo (la tecnología en la que se basa Grundfos Machine Health). A partir de ahí, pudieron programar el mantenimiento basado en el estado de las máquinas para abordar de manera proactiva los problemas en desarrollo y evitar los tiempos de paro. Con nuevos conocimientos sobre las máquinas y las instalaciones, el equipo pudo centrarse en los equipos que necesitaban la atención más inmediata, previniendo fallos inesperados y asegurando tiempos de actividad garantizados en los equipos de vital importancia del hospital.

El resultado

En los primeros 12 meses desde la implantación, se transformó el programa de mantenimiento del hospital. Los algoritmos inteligentes detectaron tres posibles fallos catastróficos en los sistemas de enfriamiento de agua y vapor que, si no se hubieran detectado, habrían resultado en un coste total de mantenimiento de más de 635.000 EUR. Además, la fácil escalabilidad permitió que el equipo de mantenimiento pudiera aumentar el número de máquinas monitorizadas de 44 a 155, y redujo al mismo tiempo el coste promedio por máquina monitorizada en un 75 %.