Crazylog trabaja con IBM y PEDAB para usar watsonx.ai, watsonx.data e IBM Cloud y ayudar a los técnicos a encontrar respuestas confiables más rápido
En todos los sectores industriales, los equipos de mantenimiento operan en entornos que son cada vez más complejos, más documentados y más críticos en cuanto al tiempo. El equipamiento es más sofisticado, los requisitos de cumplimiento son más altos y el volumen de información técnica en la que los técnicos deben confiar continuar creciendo. Cuando ocurre un incidente, el acceso a la información correcta en el momento adecuado es esencial para restaurar las operaciones de manera segura y eficiente.
Crazylog es un experto reconocido en software de mantenimiento industrial. Diseñada por y para técnicos en el campo, su plataforma QuickBrain CMMS (sistema computarizado de gestión de mantenimiento) respalda las operaciones diarias combinando la gestión de documentación técnica y la gestión de activos en una solución SaaS modular. A medida que su base de clientes se expandió y los casos de uso evolucionaron, Crazylog anticipó un desafío más amplio de la industria: los técnicos experimentados se están jubilando y las nuevas generaciones de técnicos necesitan un acceso más fácil a conocimientos confiables en el campo. Al mismo tiempo, la documentación, los datos de activos y los historiales de mantenimiento se han vuelto cada vez más vastos, pero más difíciles de navegar rápidamente bajo presión.
En lugar de ver esto como una limitación operativa, Crazylog vio la oportunidad de fortalecer aún más su plataforma. Al permitir que los técnicos interactúen con conocimientos técnicos complejos de una manera más intuitiva, la empresa tenía como objetivo mejorar la toma de decisiones, respaldar intervenciones más seguras y ayudar a las organizaciones industriales a reducir el tiempo de inactividad sin comprometer la confianza, la precisión o el cumplimiento.
a la información de soporte de mantenimiento en las tres primeras implementaciones del cliente
generando un ahorro anual de ~240 000 € por planta
adoptaron la solución dentro de los seis meses posteriores al lanzamiento de la producción
Crazylog e IBM han estado colaborando durante más de diez años, construyendo una relación a largo plazo basada en la confianza, la profundidad técnica y una comprensión compartida de los desafíos del mantenimiento industrial. Con el tiempo, esta colaboración evolucionó desde los cimientos de la infraestructura hasta las capacidades avanzadas de IA, creando las condiciones para introducir la IA de forma segura en los flujos de trabajo de misión crítica.
Con el apoyo de PEDAB, Crazylog contrató al equipo de IBM Client Engineering para ejecutar una fase de experimentación con IBM® watsonx.ai. Esta fase se centró en aplicar modelos de lenguaje grandes apropiados a la documentación técnica patentada, los registros de activos y los registros de mantenimiento de Crazylog. Paralelamente, los equipos exploraron casos de uso basados en imágenes, como el reconocimiento de placas de identificación de máquinas, para enriquecer los datos de activos capturados directamente en el campo. Christopher Pajot, gerente de ventas de PEDAB, explica: “PEDAB trabaja en la intersección de los negocios y la tecnología. Nuestra función es ayudar a los clientes a pasar de la experimentación a la adopción. Al trabajar con IBM y Crazylog, convertimos la innovación en soluciones en las que los clientes pueden confiar y adoptar a escala”.
Tras un programa piloto exitoso, estas capacidades se incorporaron a la producción. QuickBrain, una plataforma SaaS modular, está alojada en IBM® Cloud, una plataforma en la nube de nivel empresarial, mientras que IBM watsonx.ai está integrada en los flujos de trabajo de mantenimiento a través de dos módulos impulsados por IA: QuickSearch y QuickAssist. QuickSearch permite a los técnicos hacer preguntas técnicas en lenguaje natural y recibir respuestas referenciadas basadas en documentación autorizada mediante generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), mientras que QuickAssist va un paso más allá al generar una guía estructurada de resolución de problemas, comenzando desde un escenario de falla específico y describiendo posibles causas y reparación pasos.
Para admitir la RAG, Crazylog utiliza IBM® watsonx.data como base de datos vectorial para almacenar y recuperar documentación técnica relevante, ayudando a fundamentar las respuestas generadas por IA en conocimiento empresarial autorizado. Esta arquitectura reduce el riesgo de alucinaciones y respalda la adopción de IA responsable en entornos industriales y críticos. Jean Yves Kbaier, director ejecutivo de Crazylog, resume: “Nuestra asociación de larga data con IBM nos permite enfocarnos en lo que más importa: ayudar a los técnicos a tomar las decisiones correctas en el campo, de manera segura y eficiente”.
Con la búsqueda impulsada por IA integrada en los flujos de trabajo diarios de mantenimiento, los técnicos dedican significativamente menos tiempo a buscar información y más tiempo a resolver problemas. En la práctica, Crazylog informa una reducción del triple en el tiempo promedio de búsqueda de información de soporte de mantenimiento, incluidas instrucciones técnicas, repuestos y datos de equipamiento. Un acceso más rápido a procedimientos precisos respalda intervenciones de mayor calidad, ayuda a reducir el tiempo de inactividad del equipamiento y disminuye el riesgo de error humano, una de las principales causas de falla del equipamiento.
Como resultado, los clientes ven una reducción del ~25 % en el tiempo de inactividad del equipamiento durante incidentes de mantenimiento: un 10 % gracias a un diagnóstico más rápido y un 15 % gracias a operaciones de mantenimiento de mayor calidad. Al mismo tiempo, la solución ayuda a abordar los desafíos de la fuerza laboral. Los técnicos principiantes ganan confianza al acceder a conocimientos de nivel experto directamente en el campo, mientras que el personal experimentado puede centrarse en actividades de mayor valor. El historial de diálogo permite a Crazylog rastrear cómo se diagnostican y resuelven las fallas, lo que lleva a la mejora continua de la documentación y los procedimientos de reparación.
QuickBrain fue aprobado por la Marina francesa para ayudar a las tripulaciones en situaciones críticas. Por ejemplo, puede reducir los tiempos de respuesta en un factor de tres en caso de un incendio a bordo. La solución está instalada actualmente en 10 buques de guerra de primera línea, incluido el portaaviones, lo que demuestra su confiabilidad en entornos críticos de seguridad.
Desde una perspectiva comercial, las capacidades impulsadas por IA posicionan a Crazylog como un innovador tanto para los clientes existentes como para los prospectos. La solución ya fue adoptada por 3 clientes en un plazo de seis meses desde su lanzamiento en producción, y está apoyando ofertas competitivas con los principales proveedores de energía, contribuyendo al crecimiento del negocio y a la diferenciación del mercado.
Crazylog es un editor de software con sede en Francia y un IBM Gold Partner, creador de QUICKBRAIN, una solución modular CMMS diseñada por y para técnicos de mantenimiento que trabajan en el campo. QUICKBRAIN fue desarrollado por primera vez y utilizado internamente por ENNOVIA en 2009. A raíz de la fuerte demanda de los clientes, Crazylog fue fundada en 2012 por Hélène y Jean Yves Kbaier para desarrollar y comercializar aún más la solución.
Fundado en Suecia hace más de 30 años, PEDAB es un distribuidor de valor agregado y agente tecnológico de IBM con una sólida presencia en Europa, respaldada por experiencia local en varios países. PEDAB combina soluciones, servicios y capacidades de entrega para ayudar a los clientes a pasar de la innovación a la adopción, trabajando estrechamente con IBM y los socios del ecosistema para construir colaboraciones confiables a largo plazo.
Legal
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IBM, el logotipo de IBM e IBM Cloud, IBM watsonx.ai e IBM watsonx.data son marcas comerciales de IBM Corp., registradas en muchas jurisdicciones de todo el mundo.
Los ejemplos presentados son solo ilustrativos. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden proporcionar resultados generalmente previstos.