ContactoContactoPlataforma IoT que conecta sensores de vibración, temperatura y consumo a un dashboard centralizado con alertas predictivas y mantenimiento predictivo.
Consultá sin cargoMuchas fábricas operan sin visibilidad en tiempo real del estado real de sus máquinas, basando el mantenimiento en calendario o en reacción ante fallas. Las paradas no planificadas generan pérdidas de miles de dólares por hora y los técnicos deben desplazarse físicamente para diagnosticar. Plataformas genéricas como AWS IoT Core o Azure IoT Hub ofrecen infraestructura, pero no resuelven la capa de sensores, edge, dashboard ni lógica de mantenimiento predictivo.
Implementamos una plataforma IoT end-to-end que conecta sensores (vibración, temperatura, consumo eléctrico, horas de marcha) a través de edge computing con ESP32/Raspberry Pi, envía datos por MQTT a un backend con InfluxDB y expone todo en un dashboard Next.js. Sumamos modelos de ML que detectan anomalías y predicen fallas antes de que ocurran. Integramos con ERP y sistemas de mantenimiento para cerrar el ciclo.
Seleccionamos e instalamos sensores de vibración, temperatura, consumo y horas de marcha según el tipo de máquina.
Pre-procesamos datos en planta para reducir ancho de banda y permitir operación offline.
Visualización web y mobile con estado de cada máquina, KPIs de OEE, disponibilidad y performance.
Modelos detectan anomalías en vibración y temperatura para anticipar fallas con días o semanas de anticipación.
Base de tiempo-series InfluxDB con retención configurable para analizar ciclos de vida y patrones de falla.
Integración con SAP, Tango, Odoo o sistemas de mantenimiento para generar órdenes de trabajo automáticamente.
-50%
Reducción de downtime
+30%
Mejora de OEE
-40%
Costos de mantenimiento
Caso de éxito relacionado
Ver cómo lo implementamos →
Un piloto con 5-10 máquinas y dashboard básico parte desde USD 15.000 (Growth). El hardware se cotiza aparte según cantidad de puntos de medición. Proyectos multi-planta con mantenimiento predictivo entran en Enterprise.
Un piloto en una línea de producción se entrega en 8 a 12 semanas incluyendo instalación de sensores. Rollouts multi-planta se planifican en fases de 3 a 6 meses.
Sí. Gracias a edge computing con ESP32 y Raspberry Pi, los datos se almacenan y procesan localmente y se sincronizan cuando hay conectividad.
En muchos casos sí. Soportamos protocolos Modbus, OPC-UA y 4-20mA, por lo que podemos integrar sensores y PLCs ya instalados sin reemplazarlos.
AWS y Azure proveen infraestructura de mensajería y storage. Nosotros los usamos como base, pero la solución completa incluye el hardware, edge, dashboard, lógica de negocio y modelos ML específicos para tu planta.
Escrito por Maximiliano Rodríguez, Fundador y Director de NexoSmart
Última actualización: abril de 2026
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