15 de diciembre de 2025
En 2025, Razor Labs ofreció resultados cuantificables en múltiples emplazamientos y regiones, ayudando a los operadores de la minería y la industria pesada a pasar del mantenimiento reactivo a operaciones predictivas basadas en datos.
A lo largo del trimestre, introdujimos avances clave en los productos, ampliamos las implantaciones en cuatro continentes y reforzamos las asociaciones con líderes del sector, demostrando cómo la IA convierte los datos operativos en información procesable y un impacto tangible.
Hitos de la innovación
Razor Labs lanza una nueva versión de su Sistema de Mantenimiento Predictivo, DataMind AI™
“DataMind AI™ 4.5 ofrece a los ingenieros de fiabilidad una forma más sencilla y potente de gestionar los datos de los sensores y ofrecer una visibilidad más clara del estado de los activos.” – Assaf Eden, Vicepresidente de Producto
Esta versión ofrece una visibilidad más clara del estado de la máquina, diagnósticos más rápidos y mayores capacidades de mantenimiento predictivo para ayudar a los equipos de mantenimiento a actuar de forma más rápida e inteligente. Lee el artículo completo aquí>>
Reconocimiento del sector
Razor Labs gana el prestigioso premio 2025 Newsweek AI Impact Awards
Es un honor para nosotros ser reconocidos en la categoría de Ciencia e Ingeniería de la IA – Mejores Resultados, destacando los resultados en el mundo real de DataMind AI™ en las operaciones mineras. Este premio mundial refleja la fuerza de nuestra ingeniería y el impacto tangible de la IA en el campo. Más información>>
Impacto en el mundo real
A medida que avanzaba el año, DataMind AI™ seguía teniendo un impacto en el mundo real, ayudando a los equipos de mantenimiento a detectar fallos a tiempo, reducir el tiempo de inactividad y proteger las operaciones críticas.
A continuación se muestran algunas de las averías más recientes que hemos evitado, demostrando cómo la IA permite un mantenimiento proactivo con un impacto mensurable.
Prevención de averías en el motor de la bomba de lodos con DataMind AI™.
- Tiempo de inactividad imprevisto evitado: 5 horas
- Ahorro estimado: 120.000
- Descarga el estudio de caso completo aquí>>
DataMind AI™ detecta la fricción de los engranajes del compresor
- Tiempo de inactividad imprevisto evitado:30 horas
- Ahorro estimado: 2.200.000 $.
- Descarga el estudio de caso completo aquí>>
DataMind AI™ detecta un fallo de lubricación en un ventilador de ventilación
- Tiempo de inactividad imprevisto evitado: 7 horas
- Ahorro estimado de pérdidas: 210.000 $.
- Descarga el estudio de caso completo aquí>>
Fricción oculta en la bomba de lubricación – Evita el fallo de la centrifugadora
- Tiempo de inactividad imprevisto evitado: 7 horas
- Ahorro estimado de pérdidas: 240.000 $.
- Descarga el estudio de caso completo aquí>>
Destacado en el 4T
Eventos del sector
IMARC 2025
Razor Labs se unió a IMARC 2025 en Sídney, donde el Director Técnico y Cofundador Michael Zolotov pronunció una conferencia magistral titulada “Cómo dominar todo el espectro de fallos en la minería”, en la que destacó cómo la IA transforma la detección de fallos en los activos fijos, las flotas móviles y las inspecciones visuales. Leer más >>
Coaltech Ideation Summit 2025
Razor Labs participó en la Cumbre de Ideación Coaltech en Sudáfrica, donde nuestro equipo local mostró cómo el mantenimiento predictivo impulsado por DataMind AI™ puede impulsar la innovación a largo plazo y la resiliencia operativa en la minería del carbón. Leer más >>
Cerrar el año, mirar hacia delante
Al terminar el año, te deseamos a ti y a tus seres queridos unas cálidas fiestas y un buen comienzo del año que empieza. Gracias por formar parte de nuestro viaje.
