La mejor solución de inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo
El método de mantenimiento predictivo está cambiando la industria tradicional al pasar de métodos de mantenimiento de equipos a uno más proactivo y eficiente. La inteligencia artificial está en el centro de este cambio y se utiliza cada vez más para predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan. Este cambio no sólo es eficiente desde el punto de vista operativo, sino que reduce considerablemente los tiempos de inactividad y los costes de mantenimiento.
Las soluciones de inteligencia artificial ofrecen información muy valiosa sobre el rendimiento de los distintos activos, que puede utilizarse para tomar decisiones basadas en datos. Esta información proporcionará un gran apoyo a las estrategias de mantenimiento a largo plazo, teniendo en cuenta la eficiencia operativa de la empresa en su conjunto.
Nos adentraremos en el mundo del mantenimiento predictivo impulsado por la inteligencia artificial, exploraremos las mejores soluciones disponibles a tal efecto y delinearemos su profundo impacto en diversas industrias.
Acerca de las soluciones de inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es un concepto que implica el uso de algoritmos basados en datos y modelos de aprendizaje automático para predecir cuándo puede producirse un fallo en los equipos, lo que permite realizar acciones de mantenimiento a tiempo. Las soluciones de inteligencia artificial en mantenimiento predictivo, por lo tanto, analizarán los voluminosos datos recogidos de sensores, registros históricos y registros operativos para identificar patrones y anomalías que preceden al fallo de los equipos.
Los sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por inteligencia artificial utilizan plenamente el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y otras técnicas de análisis de datos para construir modelos predictivos. Estos modelos aprenden de los datos históricos las firmas de fallos inminentes. Después del entrenamiento, monitorean continuamente los datos en tiempo real para detectar desviaciones de las condiciones normales de funcionamiento, proporcionando así una alerta temprana y una visión procesable.
Las mejores soluciones de inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo
IBM Maximo APM
Maximo APM es una de estas soluciones de gestión de activos empresariales y mantenimiento predictivo de IBM que utiliza tecnologías avanzadas como inteligencia artificial e IoT. Esta herramienta puede analizar los datos generados por sensores, registros operativos y condiciones ambientales en un área de interés a través de algoritmos de aprendizaje automático y dar perspectivas procesables para prevenir fallas. La plataforma soporta monitorización remota, detección de anomalías, alertas en tiempo real y otras facilidades de este tipo para que los equipos de mantenimiento actúen con rapidez.
GE Digital Predix
La plataforma Predix de GE Digital es una plataforma centrada en la industria con funciones de mantenimiento predictivo muy sólidas. Utiliza análisis avanzados y aprendizaje automático para procesar datos de sensores y equipos industriales para señalar la posibilidad de fallos y proporcionar un programa de mantenimiento optimizado para tales eventualidades. La infraestructura basada en la nube garantiza que Predix se adapte y flexibilice cuando sea necesario, lo que la hace perfecta para industrias relacionadas con la fabricación, la energía y el transporte.
Siemens MindSphere
Siemens MindSphere es una plataforma de IoT industrial que incluye soluciones de mantenimiento predictivo basadas en inteligencia artificial. Recoge datos de dispositivos conectados y analiza esta información para permitir el análisis predictivo y la monitorización de condiciones. Debido a su arquitectura abierta, se realiza una integración perfecta con diferentes aplicaciones industriales, proporcionando una visión del rendimiento holístico de los activos y facilitando así estrategias proactivas de mantenimiento.
Uptake
Uptake es uno de los mayores proveedores de soluciones de mantenimiento predictivo basadas en inteligencia artificial. La plataforma de la empresa utiliza el aprendizaje automático y el análisis de datos para prever fallos en los equipos. La solución de Uptake es independiente del sector y encuentra aplicaciones en sectores como la fabricación, la minería y el transporte. Proporciona información en tiempo real y recomendaciones prácticas en una interfaz fácil de usar para mejorar la toma de decisiones.
Microsoft Azure IoT Central
Integrada con inteligencia artificial y capacidades de aprendizaje automático, Microsoft Azure IoT Central es una plataforma IoT totalmente gestionada para el mantenimiento predictivo. Ayuda a las organizaciones en la conexión, monitorización y análisis de datos de sus activos para predecir fallos y sacar los mejores programas de mantenimiento. Azure IoT Central se beneficia de su facilidad de uso y flexibilidad gracias a su integración con otros servicios de Microsoft.
¿Cuál es la utilidad del mantenimiento predictivo?
Algunas de las ventajas clave del mantenimiento predictivo impulsado por la inteligencia artificial son:
Reducción del tiempo de inactividad
Las soluciones de inteligencia artificial anticipan los fallos antes de que se produzcan, lo que reduce el tiempo de inactividad no planificado y aumenta el tiempo de funcionamiento de los equipos. Como resultado, aumentan la productividad y la eficiencia.
Ahorro de costes
El mantenimiento predictivo facilita la identificación temprana de problemas, evitando así costosas reparaciones y sustituciones, y programa el mantenimiento de forma óptima para reducir los costes de mano de obra y el resto de actividades asociadas al mismo.
Mayor vida útil de los equipos
Esto se traduce en una mayor vida útil gracias a la supervisión periódica y a las intervenciones de mantenimiento oportunas que permiten prolongar la vida útil de los equipos para obtener el máximo rendimiento de la inversión y retrasar el gasto de capital en nuevos activos.
Mayor seguridad
El mantenimiento predictivo garantiza el funcionamiento de los equipos dentro de los parámetros de seguridad, reduciendo así la posibilidad de accidentes en el lugar de trabajo. La detección temprana de fallos inminentes evita situaciones peligrosas.
Escalabilidad
Utilizando soluciones de mantenimiento predictivo basadas en inteligencia artificial, es posible escalar a través de diferentes activos en diferentes ubicaciones – por lo tanto, se vuelve muy adecuado para diversas organizaciones de todos los tamaños e industrias. Las plataformas basadas en la nube hacen que las operaciones sean flexibles y fáciles de implementar.
En conclusión
El mantenimiento predictivo impulsado por la inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de cualquier estrategia de mantenimiento industrial, una estrategia que se traduce en eficiencias antes inimaginables, menores costes y mayor fiabilidad en las operaciones. Estas soluciones predicen los fallos de los equipos antes de que se produzcan, permitiendo estrategias de mantenimiento proactivas a través de sofisticados algoritmos y análisis avanzados de datos en tiempo real. Desde IBM Maximo, equipado con APM para el mantenimiento predictivo, y Predix de GE Digital, hasta MindSphere, Uptake y Microsoft Azure IoT Central, todos han liderado este cambio tecnológico ofreciendo plataformas de IoT industrial realmente completas y escalables.
A medida que las industrias sigan dando la bienvenida al mantenimiento predictivo impulsado por la inteligencia artificial, conseguirán un mejor rendimiento de sus activos, menos tiempo de inactividad y una mayor seguridad. El futuro del mantenimiento es aprovechar el poder de la inteligencia artificial para predecir, prevenir y optimizar el máximo rendimiento de los equipos, así como la consecución de los objetivos operativos de la organización con las menores interrupciones posibles.
