{"id":29350,"date":"2021-10-13T13:31:00","date_gmt":"2021-10-13T13:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.orioninnovation.com\/insights\/case-studies\/ai-ml-based-iot-solution-for-industrial-systems\/"},"modified":"2026-07-17T11:10:33","modified_gmt":"2026-07-17T11:10:33","slug":"solucion-iot-ia-ml-reduccion-tiempo-inactivo-sistema-industrial","status":"publish","type":"case_studies","link":"https:\/\/www.orioninnovation.com\/es\/insights\/case-studies\/solucion-iot-ia-ml-reduccion-tiempo-inactivo-sistema-industrial\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo una Soluci\u00f3n IoT Basada en AI\/ML Redujo el Tiempo de Inactividad en un Sistema Industrial"},"content":{"rendered":"\n
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100k+<\/h1>\n\n\n\n

Sistemas HVAC y de Calentamiento de Agua en Todo el Mundo<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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200+<\/h1>\n\n\n\n

Sistemas Potencialmente Defectuosos Identificados en Dos Meses<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

El cliente es un fabricante global l\u00edder con base en EE. UU. de sistemas de grado industrial profesional, tales como manejadoras de aire comerciales, bombas de calor tipo split y aires acondicionados tipo split. La empresa opera actualmente m\u00e1s de 100.000 sistemas HVAC (calefacci\u00f3n, ventilaci\u00f3n y aire acondicionado) y de calentamiento de agua para sus clientes empresariales en todo el mundo.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Desaf\u00edo<\/h2>\n\n\n\n
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La falla en cualquiera de los sistemas HVAC o de calentamiento de agua instalados en campo puede tener un impacto severo en las operaciones de los clientes empresariales. Ante una falla, las piezas de repuesto o los t\u00e9cnicos especializados para resolver el problema pueden no estar disponibles de inmediato, lo que genera mayor tiempo de inactividad y p\u00e9rdidas. El cliente quer\u00eda la capacidad de predecir anomal\u00edas en los sistemas y automatizar solicitudes de mantenimiento o alertas para tomar acciones correctivas de forma inmediata.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Soluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
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Orion desarroll\u00f3 e implement\u00f3 una soluci\u00f3n IoT basada en AI\/ML capaz de rastrear anomal\u00edas en los sistemas y sugerir medidas correctivas. Los sistemas HVAC y de calentamiento de agua instalados en campo reportan regularmente su configuraci\u00f3n y las mediciones de sus sensores a la nube, produciendo varios gigabytes de datos por d\u00eda. Los datos recopilados indican el estado y el rendimiento de los sistemas y sus componentes, y la soluci\u00f3n desarrollada aprovecha esta informaci\u00f3n para generar alertas de mantenimiento predictivo.<\/p>\n\n\n\n

El equipo de Orion organiz\u00f3 los datos recibidos de miles de sensores, por ejemplo, la temperatura interior y exterior de un dep\u00f3sito, la potencia de entrada y salida a la que opera un sistema, las condiciones clim\u00e1ticas y otra informaci\u00f3n. Luego aplicaron enfoques de an\u00e1lisis matem\u00e1tico, estad\u00edstico y de aprendizaje autom\u00e1tico profundo sobre los conjuntos de datos organizados, y agruparon los sistemas para predecir fallas, su severidad y su impacto en las operaciones.<\/p>\n\n\n\n

El equipo de Orion aplic\u00f3 las siguientes t\u00e9cnicas:<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis Din\u00e1mico: El comportamiento de cada dispositivo fue comparado con su desempe\u00f1o hist\u00f3rico y con el de otros dispositivos similares. Esto permiti\u00f3 agrupar los datos e identificar dispositivos con comportamiento an\u00f3malo.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de Correlaci\u00f3n: Se correlacionaron las mediciones internas con mediciones externas como temperatura, humedad y otras variables. Esto ayud\u00f3 a identificar anomal\u00edas en los dispositivos con respecto a las condiciones clim\u00e1ticas externas.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de Clasificaci\u00f3n: Se identificaron y etiquetaron eventos pasados, como alarmas y reclamaciones de garant\u00eda, en relaci\u00f3n con los datos medidos por los sensores en el mismo momento.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning: Se entrenaron algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico profundo con base en los an\u00e1lisis anteriores y los datos de eventos etiquetados, con el fin de predecir alarmas y reclamaciones de garant\u00eda.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Impacto<\/h2>\n\n\n\n
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Orion identific\u00f3 m\u00e1s de 200 sistemas potencialmente defectuosos en dos meses. Adem\u00e1s de observaciones precisas sobre las fallas, el equipo entreg\u00f3 al cliente un an\u00e1lisis detallado y una soluci\u00f3n. Se destacaron anomal\u00edas como un sistema HVAC que arrancaba innecesariamente a plena potencia, y un calentador de agua incapaz de hervir el agua a la temperatura requerida durante ciertos per\u00edodos. Los algoritmos fueron probados de forma iterativa en condiciones reales y adaptados seg\u00fan los resultados de las pruebas.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, la soluci\u00f3n fue validada por los ingenieros de campo, quienes rectificaron los problemas en los sistemas con base en las recomendaciones proporcionadas. En la actualidad, la soluci\u00f3n est\u00e1 desplegada para monitoreo continuo. Como resultado, las fallas en los sistemas se han reducido dr\u00e1sticamente, ya que la mayor\u00eda de los problemas son marcados para mantenimiento predictivo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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