Quant optimiza el mantenimiento preventivo con IBM watsonx.ai
Con más de tres décadas de experiencia en servicios profesionales de mantenimiento industrial, Quant ofrece subcontratación por clases de activos y gestión de mantenimiento en múltiples sectores, al tiempo que prioriza la seguridad, la eficiencia y la confiabilidad. Sin embargo, se enfrentaron a un desafío cuando uno de los sitios de clientes de Quant encontró un desafío operativo derivado de los procesos existentes.
Las instrucciones de mantenimiento preventivo (PM), críticas para el tiempo de actividad y la productividad, estaban ocultas en más de 1500 archivos de Microsoft Excel en SharePoint, accesibles solo como archivos adjuntos en IBM Maximo Manage work orders. Los técnicos tenían que consultar estos archivos manualmente, lo que limitaba el uso de las características avanzadas de Maximo. Este proceso fragmentado disminuyó la eficiencia, puso en riesgo la precisión de los datos en más de 17 sitios y los resultados en un proceso lento que tardaba más de una hora por archivo en transferir manualmente el contenido de Excel a Maximo. Esto llevó a Quant a buscar la automatización y la integración para desbloquear todo el potencial de Maximo.
Para abordar los desafíos de los flujos de trabajo de mantenimiento preventivo heredados, Quant colaboró con IBM Client Engineering para crear una solución nativa de la nube que aproveche la tecnología de IBM. La solución se centró en automatizar la extracción, validación y transformación de datos de PM de Excel a formatos compatibles con IBM Maximo Manage.
Los archivos Excel se almacenaban en un entorno seguro usando IBM Cloud Object Storage, con resultados JSON para la integración, y se utilizó IBM Cloud Code Engine para crear una arquitectura escalable y sin servidor para APIs y interfaz de usuario (IU).
En el núcleo de la solución, el estudio de IA IBM watsonx.ai ayudó con la extracción inteligente de datos mediante modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Los servicios de IA se ejecutaron dentro del tiempo de ejecución de machine learning de IBM watsonx para ayudar a garantizar un despliegue seguro y de alto rendimiento. Este diseño modular permitió una automatización escalable y una integración perfecta con IBM Maximo Manage.
En última instancia, Quant e IBM desarrollaron con éxito un producto mínimo viable (MVP) que automatiza la conversión de instrucciones de mantenimiento preventivo basadas en Excel en planes de trabajo estructurados dentro de IBM Maximo Manage. Al aprovechar la automatización inteligente, la solución agiliza los flujos de trabajo de mantenimiento y reduce las ineficiencias operativas.
El MVP introdujo un proceso claro respaldado por una interfaz de usuario para validar y corregir los datos extraídos. Separó las tareas por activo, frecuencia y responsabilidad, y produjo salidas JSON compatibles con Maximo. Este método eliminó la referencia manual de los archivos adjuntos de Excel y permitió el uso completo de las características avanzadas de Maximo.
Como resultado, Quant redujo el trabajo manual para la extracción de datos y la creación de planes de trabajo en un 65 % y acortó los plazos de implementación del sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS) en un 30 % para nuevos sitios y proyectos totalmente nuevos. Estas mejoras marcaron un paso importante en el proceso de modernización de la empresa, al tiempo que reforzaron su compromiso con las operaciones de mantenimiento escalables y basadas en datos.
Quant Service, fundada hace más de 35 años y con sede en Estocolmo, Suecia, ofrece servicios profesionales de mantenimiento industrial. Con presencia global, las referencias de Quant incluyen más de 400 facilidades en todos los sectores, lo que respalda mejoras en seguridad, rendimiento de equipamiento y confiabilidad operativa.
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Los ejemplos presentados son solo ilustrativos. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, se pueden proporcionar resultados generalmente previstos.