Prediga fallos antes de que ocurran.
Mantenimiento predictivo con IA. Explicable. Independiente del hardware. Valor desde el primer día.
Tres pilares de la inteligencia predictiva
Detección de anomalías
La clasificación de vibración ISO 10816 y los límites de placa alertan desde el primer día — sin entrenamiento ni histórico. El autoencoder LSTM añade después una línea base aprendida, recalibrada sobre el funcionamiento normal de su propia máquina.
Tendencia e índice de salud
Un índice de salud por activo, construido a partir de su propio funcionamiento normal reciente, junto a las zonas ISO 10816 y los límites de placa en cada tendencia. La vida útil restante en días exige su propio histórico de fallos — el piloto es la forma de construirlo.
Alertas explicables
Atribución Integrated Gradients en cada predicción. Sus ingenieros ven exactamente qué sensores activaron la alerta — sin caja negra.
Véalo en acción
Tres tipos de inteligencia, una plataforma. Recorra cada escenario para ver cómo Prevly detecta, explica y convierte una alerta en trabajo.
Todo se ve bien — la bomba funciona como se espera. No se requiere acción.
Vea Prevly en 5 minutos
Vea cómo un ingeniero de fiabilidad conecta sensores, entrena modelos y recibe la primera alerta — todo sin escribir código.
Recorrido del producto — próximamente
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Solicite una demo, conecte sus sensores y observe cómo Prevly detecta anomalías en sus datos reales — funcionando en sus instalaciones y de solo lectura, sin cambios en su PLC.
De sensores a ahorros en cuatro pasos
Conectar
Conéctese a sus sensores existentes. OPC-UA, MQTT, Modbus, SCADA CSV — sin cambios de hardware.
Aprender
La IA construye una línea base a partir de sus primeros días de datos. La detección de anomalías arranca desde el día uno; el LSTM autoencoder se afina a medida que crece su línea base normal.
Predecir
ML progresivo: Isolation Forest → LSTM Autoencoder. Los modelos mejoran a medida que crecen los datos.
Prevenir
Las alertas se envían a PagerDuty, ServiceNow o push móvil. Generación automática de órdenes de trabajo. Seguimiento del ROI en tiempo real.
Operativo en días, no en meses
La mayoría de los proyectos de PdM fracasan porque la implementación dura una eternidad. Prevly funciona con sus sensores existentes — OPC-UA, MQTT, Modbus, CSV. Sin hardware nuevo, sin recableado.
Diseñado para escala industrial
Sepa POR QUÉ, no solo QUÉ.
Cada predicción incluye atribución por característica. Sus ingenieros ven exactamente qué sensores activaron la alerta — sin caja negra, sin conjeturas.
Sus ingenieros confiarán en él — porque pueden verificarlo
Cada alerta incluye atribución por característica: exactamente qué sensores contribuyeron y en qué medida. No una caja negra — una herramienta que su equipo de fiabilidad usará de verdad.
Escenarios modelados, no resultados de clientes
Prevly todavía no tiene despliegues de clientes publicados, y no vamos a fingir lo contrario. Estos son ejemplos modelados que muestran cómo salen las cuentas en una planta como la suya.
Monitorización de bombas centrífugas
Una planta municipal de tratamiento de aguas sufría 12 fallos de bomba no planificados al año, con un coste de €8K en reparaciones de emergencia y €15K en capacidad perdida cada uno.
Los LSTM Autoencoders de Prevly detectaron patrones de degradación de rodamientos 14 días antes del fallo, invisibles para las alarmas SCADA basadas en umbrales.
Diagnóstico de motores eléctricos
Los motores de husillo CNC de un proveedor Tier-1 causaban paradas de producción de 3 horas cuando los fallos no se detectaban hasta que aparecían defectos de calidad.
Integrated Gradients ordenó los canales detrás de cada alerta, de modo que los ingenieros sabían qué mediciones se habían movido antes de acercarse a la máquina.
Monitorización de estado de compresores
Los compresores alternativos de una planta de etileno requerían ciclos de revisión conservadores de 3 meses, desperdiciando el 40% de la vida útil de los componentes.
La clasificación ISO 10816 junto con un índice de salud por activo trasladó las revisiones del calendario al estado medido de la máquina.
* Escenarios modelados, no resultados medidos en clientes. Cada planta funciona de forma diferente, así que sus resultados reales dependen de sus equipos, la cobertura de sensores y las condiciones de operación.
Seguridad de nivel empresarial
Sus datos de producción son críticos. Construimos Prevly para cumplir los estándares de seguridad que exige su equipo de TI — y los explicamos en términos que todos entienden.
Conforme con el RGPD
Sus datos permanecen en su región. Acuerdos de tratamiento de datos completos disponibles.
Tratamos sus datos de producción como lo haría usted — nunca salen de su control.
Cifrado de extremo a extremo
TLS 1.3 en tránsito, AES-256 en reposo. Arquitectura de confianza cero.
Cifrado de nivel bancario desde su sensor hasta su panel. Nadie puede interceptarlo.
Funciona en su hardware
Despliegue on-premise: sus datos nunca salen de su planta.
Cuando sus máquinas funcionan 24/7, nosotros también — en sus instalaciones, no en nuestra nube.
Aislamiento multi-inquilino
Aislamiento estricto entre inquilinos: cada consulta se limita a su inquilino.
Sus datos nunca se mezclan con los de nadie más. Separación de inquilinos completa, aplicada en cada solicitud.
Funciona con sus sistemas existentes
Sin sustituciones forzadas. Prevly se integra con las herramientas y protocolos que su planta ya utiliza.
Integraciones personalizadas disponibles para clientes Enterprise. ¿No ve su sistema? Construimos el conector.
Construido sobre tecnología probada
Stack open source de nivel empresarial — sin dependencia de proveedor, total transparencia.
Diseñado para la industria pesada
Prevly funciona con equipos rotativos, sistemas de proceso e infraestructuras de servicios públicos.
Precios transparentes. Sensor-agnóstico. Mid-market mid-tier.
SLA piloto 8 semanas — ningún otro proveedor PdM se compromete contractualmente.
Essential
Detección de anomalías + clasificación ISO 10816 por activo. Sensores del cliente o tags OPC-UA existentes.
- Adquisición OPC-UA
- Detección de anomalías LSTM autoencoder
- Índice de salud por activo + zonas ISO 10816 — la vida útil restante en días exige su propio histórico de fallos
- Panel + alertas por correo
- Soporte comunidad Discord
- Sensor-agnóstico (IFM, SKF, PCB, Treon)
- Hasta 50 assets
Professional
Mayor profundidad ML para fabricantes mid-cap — detección de drift, explicabilidad, órdenes de trabajo automatizadas.
- Todo lo de Essential incluido
- Explicabilidad Integrated Gradients («¿por qué esta alerta?»)
- Detección de drift (baselines PSI)
- Composite Trigger DSL
- Generación automática de órdenes de trabajo
- RBAC multi-usuario (operador/ingeniero/manager)
- Respuesta correo 24h + teléfono en horario laboral
- Hasta 200 assets
Validated
Paquete de validación GAMP 5 / CSV para fabricantes farmacéuticos y de dispositivos médicos.
- Todo lo de Professional incluido
- Paquete de validación GAMP 5 / CSV
- Controles alineados con EU GMP Anexo 11
- Firmas electrónicas compatibles con 21 CFR Part 11
- Pista de auditoría orientada a ALCOA+
- SLA prioritario 4h + soporte 24/7
- Customer Success Manager dedicado
- Depósito código fuente (opcional)
Implementación 18-22% del ACV año 1. Descuentos multi-site hasta 44% (10+ sites). Pago anual anticipado −8%; 3 años −18%. Exportación de órdenes de trabajo CMMS (CSV / webhook) incluida; integración directa con Maximo / SAP PM disponible como add-on personalizado. El nivel Validated proporciona herramientas que habilitan la validación (paquete de documentación GAMP 5 / CSV, firmas electrónicas compatibles con Part 11, pista de auditoría orientada a ALCOA+); la validación de su instalación específica la realiza usted bajo su propio sistema de calidad — Prevly no es en sí mismo una certificación regulatoria.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto tarda la implementación de Prevly?
Prevly se conecta a sus sensores existentes (OPC-UA, MQTT, Modbus, SCADA CSV) sin cambios de hardware. La IA construye una línea base a partir de sus primeros días de datos. La detección de anomalías arranca desde el día uno, mientras el LSTM autoencoder se afina en segundo plano.
¿Qué tipos de equipos monitoriza Prevly?
Prevly monitoriza cualquier equipo rotativo o de proceso con datos de sensores: bombas, motores, compresores, turbinas, ventiladores, reductores y más. Admite sensores de vibración, temperatura, presión, corriente, voltaje, caudal, RPM y acústicos.
¿Cómo explica Prevly sus predicciones?
Cada predicción incluye atribución por característica — Integrated Gradients para los modelos profundos (anomalía, fallo) y contribuciones tipo SHAP para el modelo RUL de gradient boosting. Sus ingenieros ven exactamente qué sensores activaron cada alerta y en qué medida — sin caja negra. Esto genera confianza y acelera el análisis de causa raíz.
¿Están seguros mis datos con Prevly?
Sí. Prevly se ejecuta on-premise sin salida de datos saliente obligatoria, y usa TLS 1.3 en tránsito, AES-256 en reposo y un aislamiento estricto entre inquilinos aplicado en cada consulta (cada solicitud se limita a su inquilino). Sus datos nunca se mezclan con los de otros clientes y no tienen que salir de su planta. Conforme con el RGPD, con opciones de residencia de datos.
¿Qué modelos de ML usa Prevly?
Prevly usa un enfoque progresivo: la clasificación ISO 10816 y los límites de placa alertan desde el primer día sin ningún entrenamiento, y después se suman autoencoders LSTM calibrados de forma conforme sobre su propia línea base. La atribución usa Integrated Gradients, de modo que sus ingenieros ven qué sensores impulsaron cada alerta. Nuestros modelos de vida útil restante están evaluados sobre datos públicos reales de run-to-failure — NASA C-MAPSS (RMSE 14,33 en la prueba estándar FD001), celdas li-ion y LFP, desgaste de herramienta CNC — y ninguno de ellos es una bomba, así que una estimación de vida en su activo exige antes su propio histórico de fallos.
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