Plataforma de monitorización y mantenimiento predictivo para plantas de agua mediante machine learning e Inteligencia Artificial.

Surphase, como fabricantes de sensores IoT, generan un gran volumen de datos. El proyecto consistía unir estos datos en un data lake, analizarlos para predecir los ciclos de mantenimiento y tener una capa de uso de esta información con una visualización intuitiva.

Con este objetivo, hemos desarrollado una plataforma incorporando algoritmos de machine learning e inteligencia artificial para mantenimiento predictivo y un panel de control con visualización avanzada que permite a Surphase a acceder a todos sus dispositivos junto sus datos desde el mismo interfaz y una app simplificado para sus clientes que permite hacer el seguimiento con acceso limitado.

Con la implementación del gemelo digital, han logrado anticiparse a posibles incidencias en la planta gracias a la monitorización en tiempo real de sus sensores y ofrecer a sus clientes un servicio más completo de sus dispositivos, con una capa de visualización de última generación mientras protege el know-how del modelo de predicción para Surphase.