Mantenimiento predictivo
Mantenimiento predictivo que se puede explicar. Sin caja negra.
Detección de anomalías determinista más una puntuación de salud basada en fórmula, para que su equipo confíe en las alertas y sus auditores tengan las matemáticas. Cada puntuación se remonta a un evento concreto y a una deducción publicada.
LO QUE OBTIENE
Z-score con línea base estática
Cada métrica se compara con su media móvil más la desviación típica. Las lecturas que se salen del entorno esperado se marcan con un z-score, incluso cuando el valor absoluto sigue dentro de las tolerancias de máquina.
EWMA para la deriva gradual
La media móvil exponencialmente ponderada se adapta a la deriva lenta. Atrapa el aumento de temperatura en un sistema hidráulico o el incremento sigiloso del tiempo de ciclo antes de que dispare un umbral estático.
Detector de tasa de cambio
Marca velocidades anómalas de la primera diferencia. Los saltos repentinos y las pendientes pronunciadas se registran aunque el valor absoluto siga dentro de rango.
PROFUNDIDAD TÉCNICA
Cómo se calcula la puntuación de salud
Fórmula documentada y un calendario de deducciones publicado. Cada puntuación se remonta a eventos concretos. Su equipo puede reproducir las matemáticas sobre papel.
health_score = (1 − w) × alert_score + w × anomaly_score
Donde w es el peso de anomalía configurable por inquilino. alert_score refleja las alertas abiertas de la máquina; anomaly_score, la actividad del detector.
Deducciones por evento
| Evento | Deducción | Tope |
|---|---|---|
| Alerta crítica, últimos 7 días | −15 pts | 3 |
| Alerta crítica, días 8 a 30 | −6 pts | 3 |
| Alerta de advertencia, últimos 7 días | −5 pts | 4 |
| Alerta de advertencia, días 8 a 30 | −2 pts | 4 |
| Alerta activa sin reconocer | −4 pts | 5 |
TAMBIÉN HACE ESTO
Reglas de alerta compuestas
Condiciones multi-métrica con lógica AND/OR y ventanas de duración. Ejemplo: vibración > 5 mm/s Y temperatura > 78 °C durante 5 minutos dispara una alerta crítica.
Cadena alerta a orden de trabajo
Una anomalía dispara una alerta; la alerta abre una orden de trabajo CMMS con repuestos del inventario; el operador firma la finalización. Una sola traza de auditoría de extremo a extremo.
Líneas base por máquina
MetricBaseline se reconstruye cada noche por máquina, de modo que un CNC en la Planta A no comparte umbrales con un CNC en la Planta B aunque el modelo sea idéntico.
Modelo de severidad
Niveles info, warning y critical. Los operadores ven contexto en cada alerta y pueden reconocer, posponer o comentar sin salir del panel.
Sin periodo de aprendizaje
Los detectores corren desde la primera lectura. Las líneas base se afinan con el tiempo, pero la plataforma no necesita 90 días de datos para enviar una alerta útil.
Traza inviolable
Cada cambio de puntuación, alerta, reconocimiento y firma se encadena con HMAC-SHA256 en el log de auditoría. Su auditor ve un registro reproducible.
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Es IA?
No, por diseño. Los modelos de IA derivan, requieren reentrenamiento y no pueden explicar decisiones individuales a un auditor. La puntuación de Haltless es una fórmula transparente: fácil de ajustar, fácil de defender, inmune al deterioro silencioso de precisión.
¿Cuándo empiezan a ser útiles las alertas?
Los detectores corren desde la primera lectura. El z-score con línea base estática y la tasa de cambio se asientan en unas horas de historia por métrica; el EWMA se adapta de forma continua. No hay ventana de aprendizaje de 90 días.
¿Podemos ajustar los parámetros de los detectores?
Sí. La ventana del z-score, el factor de suavizado del EWMA y la sensibilidad de la tasa de cambio son ajustes por inquilino, y el calendario de deducciones de arriba es la tabla documentada que impulsa la puntuación de salud.
