El mantenimiento predictivo de puertas automáticas se centra en la prevención de fallos y la detección de problemas antes de que ocurran. Para lograr esto, se utilizan tecnologías avanzadas que permiten analizar constantemente el rendimiento de las puertas automáticas y anticipar posibles anomalías. Hoy, en el blog de Martín Vecino, hablamos sobre las tecnologías utilizadas en el mantenimiento predictivo de puertas automáticas y cómo pueden ayudar a mejorar la eficiencia, la seguridad y la satisfacción del cliente.

Tecnologías utilizadas en el mantenimiento predictivo de puertas automáticas

El corazón del mantenimiento predictivo radica en la recopilación y análisis de datos. En él, sensores estratégicamente ubicados en la puerta capturan información sobre el funcionamiento de sus componentes críticos, como motores, sensores, sistemas de control y mecanismos de apertura y cierre.

Estos datos son transmitidos a través de redes inalámbricas o cableadas hacia un sistema centralizado de análisis. Aquí, utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), se procesan y analizan los patrones de comportamiento de la puerta.

Algoritmos complejos identifican desviaciones o anomalías en los datos, permitiendo detectar indicios tempranos de posibles fallos. Esta información crucial se traduce en alertas tempranas, notificando al personal de mantenimiento sobre la necesidad de tomar medidas preventivas.

Así, existen diferentes tecnologías utilizadas en el mantenimiento predictivo de puertas automáticas en la actualidad.

Por un lado, está el IoT o Internet de las cosas. La conexión de las puertas automáticas a la red IoT permite la transmisión continua de datos en tiempo real, alimentando el sistema centralizado de análisis.

Por otro lado, los sensores inteligentes de última generación. Capturan datos precisos sobre diversos parámetros, como vibraciones, temperatura, consumo de energía y el estado de los componentes.

También destacan el análisis de datos y Big Data. Son herramientas analíticas avanzadas procesan y extraen información valiosa de los grandes volúmenes de datos recopilados, identificando patrones y tendencias relevantes.

A su vez, los algoritmos de IA y ML aprenden del comportamiento histórico de la puerta, prediciendo posibles fallos y optimizando el mantenimiento preventivo.

Finalmente, las plataformas de gestión remota, que son interfaces intuitivas que permiten al personal de mantenimiento monitorear el estado de las puertas en tiempo real, acceder a diagnósticos predictivos y gestionar las tareas de mantenimiento de forma remota.