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La metamorfosis que está viviendo el mantenimiento predictivo gracias a la IA

Muchas empresas del sector industrial y muchos otros sectores tienden a evolucionar cuando deciden implementar un mantenimiento predictivo mediante Inteligencia Artificial de forma definitiva. En lugar de mitigar los fallos una vez que suceden, o ir actuando sobre la marcha, el mantenimiento predictivo simplemente permite adelantarse a los acontecimientos. Con los métodos tradicionales que detectan fallos, no se pronostica de manera correcta el coste de posibles reparaciones y se incurre en tiempos de inactividad prohibitivos una vez que la maquinaria falla.

Gracias al mantenimiento predictivo, se minimizan tanto los altos costes de reparación como el tiempo innecesario que se dedica al mantenimiento. Aunque los algoritmos no son infalibles, ofrecen la oportunidad de tomar decisiones de mantenimiento basadas en tendencias pasadas, datos históricos y datos en tiempo real.

En otras palabras, ofrece una dimensión innovadora de ahorro de costes.

El mantenimiento predictivo generalmente requiere otro nivel de inteligencia artificial para optimizar las decisiones posteriores sobre el mantenimiento de un activo de alto valor. Una vez aclarado que la reparación de un activo de alto valor es necesaria mediante técnicas predictivas de mantenimiento que utilizan datos de todo tipo de fuentes, incluidos los sensores del IoT (Internet of Things), se pondrán en marcha los primeros pasos - quizás automatizados - como por ejemplo presentar una orden de trabajo o notificar al personal de mantenimiento.

Entra en juego el mantenimiento de segundo orden. Dado que dejar fuera de servicio los activos de alto capital puede ser extremadamente costoso en sí mismo (incluso si se compara con las ventajas de identificar el mantenimiento necesario antes de que se produzca un fallo). La pregunta del millón es: ¿Cuándo y cómo?

Pongamos, por ejemplo, una maquinaria de la industria alimentaria. Un sistema de mantenimiento predictivo es capaz de identificar los días que faltan para que falle una pieza de la máquina. Una vez identificado cuanto tiempo le queda, el equipo de datos debe prepararse para enviar un informe de seguimiento al equipo de mantenimiento. Un informe detallado presentando las mejores opciones posibles para el momento clave y el lugar del servicio.

Dataiku, un aliado poderoso en el mundo de la Inteligencia Artificial Dataiku es la plataforma clave que permite a las empresas construir su propio camino hacia la Inteligencia Artificial y democratiza el acceso a los datos. Si el sector industrial busca alcanzar la máxima rentabilidad, optimizar procesos de fabricación y aumentar su facturación año tras año, es necesario implementar ya la Inteligencia Artificial en sus acciones de mantenimiento predictivo.

Referencias:

Todos los derechos reservados a Dataiku

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