Mantenimiento predictivo: menos paradas, menos emisiones de CO₂

Las paradas no planificadas en plantas de energía, instalaciones industriales o centros de datos generan costes elevados y pueden aumentar significativamente las emisiones. Cuando falla un equipo crítico, a menudo se recurre a soluciones de respaldo menos eficientes.

El mantenimiento predictivo impulsado por IA utiliza datos de vibración, temperatura, carga y registros históricos para estimar la probabilidad de fallo de cada activo. De este modo, las intervenciones se realizan justo cuando son necesarias y no simplemente según un calendario fijo.

El resultado es una combinación de mayor disponibilidad, menor riesgo operativo y una reducción medible de la intensidad de carbono por unidad de producción.