Detecta FALLAS antes de que detengan tu operación.
De los mismos datos , dos lecturas que TRANSFORMAN tu operación.
- Predice fallos críticos en activos
- Reduce paros no planificados
- Programa mantenciones inteligentes
- Detecta cuellos de botella en tiempo real
- Maximiza OEE y rendimiento por línea
- Convierte señales en ahorro operacional
Las operaciones industriales ya cuentan con grandes volúmenes de información. Sin embargo, estos datos no anticipan eventos críticos. Soloreaccionan cuando el impactoya ocurrió.
Siemens por un lado, Allen-Bradley por el otro
El historian de la línea 1 no habla con el SCADA de la línea 3. El PLC nuevo usa OPC-UA y el antiguo corre Modbus RTU. Integrar eso para un modelo de IA era un proyecto de 18 meses — antes de XpertMaint.
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Un único pipeline de datos, sin tocar el OT
XpertMaint se conecta en modo lectura a sus equipos existentes. Sin modificar lógica de control, sin riesgo operacional. El área de automatización duerme tranquila.
El sensor que lleva 3 meses descalibrado
Gaps de señal, lecturas anómalas, tags sin contexto de proceso. Si el modelo se entrena con eso, genera falsas alarmas que el equipo ignora — y cuando llega la alerta real, nadie le cree.
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El modelo aprende solo de datos validados
Limpieza automática, validación cruzada contra variables de proceso y nivel de confianza por señal. El planificador sabe exactamente en qué alertas puede confiar y actuar.
El backlog crece, el MTTR sube y el directorio pregunta
Cuando el compresor de la línea crítica para a las 2 AM, el técnico de turno no tiene el histórico de fallas, no tiene el diagrama actualizado y las piezas no están en bodega. Todo eso era prevenible.
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De correctivo de emergencia a intervención planificada
La alerta llega con 10 a 21 días de anticipación, la OT se genera en SAP PM, las piezas se reservan y el técnico va preparado. El MTTR cae a la mitad del correctivo de emergencia.
No somos otra promesa de IA industrial.
Ingenieros que entienden la realidad de una planta. Respaldo IBM Watsonx y años de experiencia en minería y procesos críticos.
Funciona con lo que ya tiene
Integración nativa con SAP PM y Mincom Ellipse. No reemplaza infraestructura — agrega inteligencia encima. Sin riesgo de downtime durante implementación.
Trazabilidad total de predicciones
Cada predicción tiene un linaje claro: de dónde viene el dato, qué transformaciones sufrió, cuál es su nivel de confianza. Auditable, explicable, confiable.
IA que funciona en terreno, no en laboratorio
Probado en minas, refinerías y plantas de proceso. Modelos ajustados a las variables específicas de cada tipo de activo. Resultados validados con datos reales.
Diseñado para industrias críticas
Sectores donde el Gerente de Mantenimiento sabe exactamente cuánto cuesta cada hora de paro no planificado — y necesita demostrarlo con datos.
Construido para entornos enterprise
Arquitectura OT/IT diseñada por ingenieros que entienden la diferencia entre una red corporativa y una red de control. Sin comprometer ciberseguridad industrial.
IBM Watsonx AI
Motor de IA enterprise certificado. Modelos explainables, auditables y ajustados a cada tipo de activo industrial. No una caja negra.
SAP PM Ready
Integración nativa via BAPI u OData. Órdenes de trabajo generadas automáticamente con equipo, tipo de falla, prioridad y ventana de intervención.
Seguridad industrial
Datos procesados en su propia infraestructura o nube privada. Cifrado en tránsito y reposo. Cumplimiento con políticas OT/IT.
Resultados que importan
a la gerencia
Datos de implementaciones reales. El piloto mide exactamente las métricas que su gerencia ya reporta: MTBF, MTTR, disponibilidad y costo por OT correctiva.
downtime imprevisto
de mantenimiento
de activos
promedio de falla
Camión de acarreo · Mina Chile
Detección de anomalías en motor y tren de fuerza 3 semanas antes de la falla crítica. Intervención planificada vs. parada imprevista de 72h en operación 24/7.
Rio Tinto · 900 camiones
Implementación a escala de flota completa. Procesamiento de 4.9 TB diarios de telemetría operacional. Reducción drástica de paradas no planificadas en 24/7.
De cero a predicciones reales
Conectar fuentes
Identificación de activos prioritarios. Conexión a historians y PLCs existentes. Sin interrumpir operación.
Validar datos
Perfilado de calidad de señales. Limpieza y normalización automática. Primeras visualizaciones en dashboard.
Entrenar modelos
Entrenamiento con datos históricos de 2–3 activos críticos. Validación de patrones con equipo de mantenimiento.
Primeras predicciones
Alertas accionables en producción. Dashboard en tiempo real. Primeras órdenes de trabajo en SAP PM.
Preguntas frecuentes
Lo que dicen los expertos
Análisis del equipo Tooxs sobre tendencias, casos reales y metodologías que están cambiando la forma de gestionar activos industriales en minería, energía y manufactura.
Tooxs Insights
2021
Predicción a escala: Cómo extraer más valor del mantenimiento en la industria
Las máquinas pueden decirnos si no se están sintiendo bien. El desafío consiste en aplicar PdM a escala. McKinsey identifica 5 reglas de oro y los obstáculos más comunes en implementaciones industriales.
Tooxs Insights
2021
Una manera más inteligente de digitalizar el mantenimiento y la confiabilidad
Las empresas que combinan gestión digital del trabajo (DWM) con analítica avanzada logran reducir costos de mantenimiento entre 15–30% e incrementar rentabilidad del 4 al 10%. Implementación posible en 5 semanas.
Tooxs Insights
2021
Más allá de la tecnología: Cómo cambiar las reglas del juego en mantenimiento
Los técnicos están activos menos del 50% de su jornada. La gestión diaria del trabajo (DWM) mejora productividad 15–30% y reduce la duración de paradas en 1/3. El cambio cultural supera a la tecnología.
Tooxs Insights
2022
La fuerza de ventas industrial subestimada: los técnicos de terreno
Los técnicos de campo son el activo más valioso y menos aprovechado de los servicios industriales. Cómo empoderarlos con datos y IA para generar valor directo en cada visita.
Tooxs Insights
2023
PdM 4.0: El salto hacia sistemas analíticos que monitoran todos los activos
Los sistemas de PdM maduros (4.0) son poco frecuentes pero generan retornos exponenciales. Deloitte analiza los requisitos de I&D, capacidades y modelos de negocio que los hacen posibles.
Tooxs Insights
2024
Watsonx y la nueva era del mantenimiento basado en datos industriales
IBM Watsonx redefine el estándar de inteligencia artificial para activos industriales: modelos de lenguaje especializados, integración OT/IT nativa y explicabilidad certificable para entornos regulados.
Tooxs Insights
2024
IA en mantenimiento industrial: ROI real en 50 implementaciones a escala global
Gartner analiza 50 casos de implementación real de IA en mantenimiento. El ROI promedio supera el 30% en año 3. Los factores diferenciadores: calidad de datos, cambio organizacional e integración SAP.
Tooxs Insights
2024
Convergencia OT/IT: cómo conectar PLCs, SCADA y SAP en un ecosistema de datos unificado
El 78% de las plantas industriales opera con silos OT/IT que bloquean el valor de la IA. Siemens documenta las arquitecturas de integración que han funcionado en minería, oil & gas y manufactura.
Tooxs Insights
2020
Las herramientas adecuadas para cada tarea: Lean y Agile en mantenimiento
No es Lean vs. Agile — es combinarlos. Una minera redujo sobretiempos de parada del 25% a casi cero usando sprints Agile para planificación y tableros Kanban Lean para ejecución.
Tooxs Insights
2025
Rewiring maintenance with gen AI
Gen AI automatiza FMEA, crea copilotos de troubleshooting y retiene conocimiento crítico. Un caso real redujo downtime no planificado en 90% y costos de mano de obra en 33%. Tiempo de implementación: semanas.
Tooxs Insights
2025
Gen AI: A game changer for biopharma operations
Oportunidad de $4B–$7B anuales en biopharma. Cuatro casos reales: supervisión de planta, gestión de desviaciones, inteligencia de proceso y supply chain. Reducción de downtime 30–40%, cargas de trabajo 40–50%.
Tooxs Insights
2026
IA en Mantenimiento Predictivo: de la alarma al diagnóstico autónomo
25–30% de ahorro en costos de mantenimiento, 35–45% menos downtime, 47% menos paradas imprevistas en manufactura. Los números son reales — pero solo cuando la IA se apoya en datos de calidad.
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