Sibilla · plataforma de mantenimiento predictivo

Mantenimiento predictivo, activo por activo.

Sibilla sabe cómo falla cada tipo de activo, lee los datos de los sistemas que ya utiliza y le indica dónde actuar. On-premise o en la nube, con todas las marcas.

reconstrucción ilustrativa

Cómo funciona

Del acero a los datos. De los datos a la acción.

Lo que ocurre entre una vibración anómala y una orden de trabajo. Siga un caso: los rodamientos del turbocompresor de un motor diésel que empiezan a desgastarse.

  1. 1 El activo

    Cada máquina falla de formas que conocemos: desgaste, desequilibrio, pérdida de lubricación, sobrecalentamiento. La degradación deja huellas mucho antes de que la máquina se detenga.

    Un motor diésel V12 en marcha en una sala de máquinas oscura.
    reconstrucción ilustrativa
  2. 2 Teneuro recoge lo que falta

    Un acelerómetro en el alojamiento de los rodamientos del turbocompresor, un cable, la caja Teneuro: vibración y sonido, las señales que ningún sistema de control proporciona. Donde los datos ya existen, no hace falta añadir nada.

    Un acelerómetro con una banda azul montado en el alojamiento de los rodamientos del turbocompresor, con su cable conectado a una caja Teneuro.
    reconstrucción ilustrativa
  3. 3 Leemos sus sistemas

    La vibración se convierte en un espectro: la frecuencia propia del turbocompresor y, a su lado, una componente subsíncrona que crece a medida que se desgastan los rodamientos. Sibilla lee de forma nativa AVEVA PI, OPC UA, MQTT, SQL, CSV y la nube; PLC y controladores vía Modbus con Teneuro en un día; los sistemas cerrados, bajo proyecto.

    Turbocompresor DX · acelerómetro40.000 rpm · 1× = 667 Hz
    FORMA DE ONDA · 12 ms ESPECTRO · dB 0−20−40−60 05001.0001.5002.000 Hz 1× · 667 Hz 0,45× · 300 Hz
    Subsíncrona / 1×0,06
    RMS global—
    FuenteTeneuro · MQTT
    • AVEVA PI Nativo
    • OPC UA Nativo
    • MQTT · Teneuro Nativo
    • Modbus · J1939 Activación en 1 día
    • Protocolos propietarios Bajo proyecto
    datos simulados
  4. 4 Los tags se convierten en conocimiento

    Un modelo de su planta (su ontología: activo → componente → modo de fallo → señal, según la taxonomía ISO 14224) vincula cada tag en bruto con el componente y el fallo que puede revelar. Aquí es donde una plataforma genérica se detiene y empieza Sibilla.

    Ontología de la plantaTaxonomía ISO 14224
    TAGS EN BRUTO ACTIVOMotor V12 COMPONENTETurbocompresor DX MODO DE FALLODesgaste rodamientos SEÑALVibración subsíncrona SEÑALPresión / carga TC2_VIB_ACC_01 20MAA11CP001 AUX_FAN_RUN_FB
    tags de ejemplo
  5. 5 Sibilla mide la degradación

    La componente subsíncrona, normalizada respecto a la frecuencia de rotación, sale de la banda esperada para un turbocompresor sano. El indicador pasa de verde a ámbar: Sibilla lo detecta con antelación en la curva P-F, mucho antes del umbral de alarma, y la tendencia muestra cuánto tiempo queda para actuar. El equipo de mantenimiento no lee gráficos: ve un semáforo y una frase clara. Utilizando solo motores de análisis verificados antes de su uso en campo, Sibilla genera indicadores de diagnóstico (KDI) con bandas de confianza y los vincula al árbol de fallos.

    KDI · Rodamientos turbocompresor DXOK
    0,600,450,300,150tiempo → Umbral de alarma banda esperada si nadie actúa Sibilla lo detecta3 datos fuera de banda
    KDI0,06
    Lo que ve el equipo de mantenimiento

    Turbocompresor DX · NormalNo se requiere ninguna acción.

    P F Curva P-F · cualitativa
    datos simulados
  6. 6 El experto decide

    Sibilla señala el componente, el modo de fallo probable y las evidencias; una persona decide la intervención. Un agente prepara el resumen del caso para la decisión; la orden de trabajo en su CMMS o ERP (SAP, Maximo y otros) se desarrolla bajo proyecto.

    Disponible agente Bajo proyecto CMMS / ERP

    Resumen del caso Disponible
    Activo
    Motor V12 · Turbocompresor DX
    Modo de fallo probable
    Desgaste de rodamientos
    Evidencias
    Vibración subsíncrona (0,45×) fuera de su banda esperada; KDI en ámbar
    Comprobación sugerida
    Juego del rotor, análisis de aceite, presión de sobrealimentación frente a carga
    AprobarEditar Decide el responsable de mantenimiento

    Orden de trabajo en su CMMS / ERP: Bajo proyecto

Activos

Sabemos cómo fallan sus activos, componente a componente.

Elija su sector y su activo: los cinco fallos que importan, las señales que los anticipan y cómo leemos sus sistemas.

Energía y utilities 8

Industria 5

  • Motores eléctricos y accionamientosBlueprint bajo proyecto
  • Bombas centrífugasBlueprint bajo proyecto
  • CompresoresBlueprint bajo proyecto
  • Ventiladores y soplantesBlueprint bajo proyecto
  • Centros de mecanizadoBlueprint bajo proyecto

Maquinaria de alto valor 6

  • Líneas de embotelladoBlueprint bajo proyecto
  • Máquinas automáticas de envasadoBlueprint bajo proyecto
  • Inyectoras y extrusorasBlueprint bajo proyecto
  • Máquinas de proceso alimentarioBlueprint bajo proyecto
  • Máquinas de papel y tisúBlueprint bajo proyecto
  • Líneas de baldosas cerámicasBlueprint bajo proyecto

Agricultura y agroalimentación 5

  • AlmazarasBlueprint bajo proyecto
  • Cámaras frigoríficas y poscosechaBlueprint bajo proyecto
  • Estaciones de bombeo para riegoBlueprint bajo proyecto
  • BodegasBlueprint bajo proyecto
  • Ganadería y plantas de biogásBlueprint bajo proyecto

El mantenimiento predictivo no siempre compensa. En activos baratos o redundantes, o donde los fallos llegan sin señales previas, un buen mantenimiento preventivo cuesta menos. Se lo diremos antes de empezar.

Conectores y Teneuro

Diseñada para los principales estándares industriales.

OPC UA, MQTT, Modbus, SAE J1939, AVEVA PI, SQL y REST: si su planta tiene un historian, un SCADA o PLC accesibles, Sibilla los lee tal como están, en solo lectura, sin tocar las máquinas. Donde faltan datos, está Teneuro.

Conectores, en tres niveles honestos

Nativo
Funciona sin desarrollos ni compras: AVEVA PI (PI Web API), servidores OPC UA activos, MQTT, SQL, CSV, API REST, nube (Azure, AWS, Google Cloud), servicios meteorológicos, Teneuro.
Activación en 1 día
Configuración y mapeo de tags: PLC, controladores y variadores vía Modbus o J1939 con Teneuro, otros historians (SQL/REST), sistemas cuyos datos ya están en un historian. Cualquier licencia por parte del cliente (por ejemplo, una opción OPC UA) se indica como requisito previo.
Bajo proyecto
Protocolos propietarios, sistemas SCADA cerrados, gateways de terceros de pago, integraciones de salida hacia CMMS y ERP.

Teneuro

Teneuro es el hub de adquisición que diseñamos y fabricamos nosotros: entradas analógicas y digitales, buses de campo, enlaces inalámbricos para reducir el cableado. Está especializado en vibración y sonido, las señales que ningún PLC proporciona: rodamientos, cavitación, engranajes. Su coste es contenido, así que puede instalarse donde haga falta, incluso en cientos de puntos.

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AVEVA PI, OPC UA y los demás nombres citados son marcas de sus respectivos propietarios; indican compatibilidad técnica, no una asociación comercial.

Por qué Sibilla

Una plataforma para toda la planta, no para una sola marca.

Multimarca

Los fabricantes ofrecen plataformas para sus propias máquinas. Una planta real tiene diez marcas distintas: Sibilla las ve todas con el mismo modelo de fallo.

On-premise o en la nube

Sus datos permanecen donde usted decida: en su centro de datos, en su nube o en la nuestra. La misma plataforma, desplegada con Docker, en solo lectura hacia su historian, instalable incluso sin acceso a internet.

De la señal a la acción

Indicadores de diagnóstico legibles (verde, ámbar, rojo), análisis de árbol de fallos y matrices de riesgo: Sibilla le dice qué está cediendo y por qué importa. La decisión sigue siendo suya.

Sibilla 2.0: Asset Health de una flota
Captura de la demo, datos simulados
Descubra Sibilla →

Agentes

Los agentes hacen el trabajo repetitivo. El experto decide.

Todas las funciones de Sibilla están abiertas a agentes de IA a través de su API y de un servidor MCP: el asistente lee, configura y ejecuta, con vista previa, su confirmación explícita y un registro de auditoría de cada acción. La detección sigue siendo determinista y verificable.

EtapaQué hace el agenteEstado
ConectoresEnumera los servidores historian y los tags, ejecuta diagnósticos de conexión, registra los tags y los vincula a los activosDisponible
OntologíaCrea y actualiza activos y Blueprints: señales, patrones de degradación, vínculos con el árbol de fallosDisponible
EngineConstruye modelos a partir de un Blueprint, los clona en unidades gemelas, ejecuta los modelos y los controles de calidad de datos, lee el histórico de los KDI y analiza las señalesDisponible
AcciónResume en lenguaje claro el estado de salud de la flota y el informe de cada modeloDisponible Órdenes de trabajo en su CMMS/ERP: Bajo proyecto

Por dónde empezar

Por dónde empezar.

También de Plasmiam: Rivus, medición individual del agua para grandes comunidades de vecinos; FrigoCare, el registro de temperaturas de cada frigorífico, de la farmacia a la cocina; Agrohmet, el registro de tratamientos que se rellena desde la máquina; DockTag, el pequeño puerto, sus barcos y un registro fiable; AnemoFlow, la producción del parque eólico, aerogenerador por aerogenerador; Todos los productos y demos →

¿Ya nos conoce y ha recibido una invitación? El acceso a la demo se envía por correo electrónico después de nuestra llamada.

Quiénes somos

Una empresa joven con mucha experiencia.

Plasmiam se apoya en décadas de experiencia de nuestro equipo en plantas industriales, TI e investigación: generación convencional y renovable, agua, valorización energética de residuos, redes eléctricas. Hemos diseñado procesos de mantenimiento en SAP a escala global y fabricamos nosotros mismos la electrónica necesaria para recoger los datos. Con sede en Brindisi (Italia) y proyectos en Italia y en toda Europa.

  • Hardware y software desarrollados internamente
  • Veinte años de procesos de mantenimiento en SAP, en el equipo
  • On-premise o en la nube

Proceso de certificación ISO 9001 en curso.

Tráiganos un activo. Le mostraremos cómo lo ve Sibilla.

Indíquenos el tipo de activo, el fabricante y los sistemas de control: prepararemos una demo para su caso.

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