Seasonal Booking Workflow

Un proyecto centrado en decisiones prácticas y restricciones reales.

Contexto del proyecto

El equipo de operaciones necesitaba un sistema que gestionara las reservas de equipos de lubricación para mantenimiento programado durante los picos de demanda estacional. El flujo anterior dependía de hojas de cálculo y correos electrónicos, lo que generaba conflictos de agenda y retrasos en la asignación de recursos. El objetivo era reducir el tiempo de programación en un 40% y eliminar las dobles reservas.

Resultados obtenidos

Se implementó un flujo automatizado con reglas de prioridad por tipo de equipo y ventanas de mantenimiento. Las reservas se confirman en menos de 2 minutos, con un 98% de precisión en la asignación de turnos. El sistema envía recordatorios automáticos y ajusta las fechas según la disponibilidad real de los lubricantes y sensores. La tasa de conflictos de agenda se redujo a cero durante la temporada alta.

De la consulta a la optimización continua

Cómo implementamos tu plan de lubricación inteligente

Paso 1

Diagnóstico de fluidos

Analizamos muestras de aceite de tus equipos con espectrometría y viscosimetría para establecer una línea base de desgaste y contaminación.

Paso 2

Selección de lubricantes

Elegimos el grado ISO VG y la formulación sintética o mineral según las condiciones de carga, temperatura y entorno de cada activo.

Paso 3

Instalación de sensores IoT

Colocamos el ViscoSense Pro en puntos críticos del circuito hidráulico o de lubricación para capturar viscosidad, temperatura y densidad cada 10 segundos.

Paso 4

Configuración del Dashboard

Vinculamos los sensores a tu panel SmartOil 4.0, definimos umbrales de alarma por equipo y activamos los modelos predictivos de desgaste.

Paso 5

Alertas y recomendaciones

Recibes notificaciones automáticas ante cambios anómalos de viscosidad o temperatura, junto con sugerencias de cambio de aceite o ajuste de intervalos.

Paso 6

Optimización continua

Revisamos trimestralmente las tendencias históricas, ajustamos los parámetros del algoritmo y actualizamos el plan de lubricación para reducir paradas no programadas.

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