A menos que uno haya estado aislado del mundo, es inevitable haber escuchado la palabra inteligencia artificial. También conocida como IA, constituye un fascinante campo de estudio y desarrollo que persigue la creación de sistemas y programas informáticos con habilidades asombrosamente cercanas a las de la inteligencia humana.
Sus bases están en emplear algoritmos y modelos matemáticos, para simular procesos cognitivos tales como el aprendizaje, razonamiento y toma de decisiones
Todas estas características se pueden aprovechar en el mantenimiento industrial para optimizar y mejorar procesos.
Veamos algunos ejemplos concretos que ya utilizan IA y cómo pueden seguir creciendo.
Mantenimiento predictivo con IA (Inteligencia artificial)
Como el mantenimiento predictivo es una estrategia que busca predecir y prevenir las fallas en equipos y maquinarias, la IA es perfecta para estas labores.
En equipos que tengan información sobre el comportamiento de las máquinas, van a poder utilizar esa información para crear modelos que puedan identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden resultar en fallas.
De hecho pueden crear herramientas personalizadas con programas sin-código.
Por ejemplo, utilizar bubble.io para hacer una aplicación en la nube en la que se carguen datos y devuelva un diagnóstico sobre el comportamiento de la máquina.
Esa información a su vez va alimentando la IA para que sea más precisa en el futuro.
La IA es sólo tan buena como la información que tenga disponible para realizar su trabajo.
Optimización de inventario y gestión de repuestos
Los modelos de IA para optimizar procesos son muy comunes. En la gestión de inventarios y repuestos, la utilización de la IA será algo normal.
Una técnica que la IA utiliza, es el análisis de series temporales, donde se examinan datos históricos de la demanda de repuestos, identifica patrones estacionales, tendencias y fluctuaciones, y utiliza esta información para predecir la demanda futura. Esto permite a las empresas anticiparse a las necesidades de repuestos, evitando situaciones de escasez o exceso de inventario
También sirve para que se generen modelos de predicción personalizados analizando múltiples variables y características, como la demanda pasada, la temporada, los patrones de mantenimiento y otros factores relevantes.
Análisis de Termografía Infrarroja
Uno de los grandes avances en los últimos años es la posibilidad de utilizar modelos de IA para que analice imágenes. En la termografía infrarroja el resultado de una muestra se evidencia con imágenes termográficas.
Si se entrena un modelo de IA se pueden hacer inspecciones visuales automáticas de equipos y máquinas. De esta manera detectar fallas y posibles anomalías mucho más rápido.
Este tipo de solución es fácil de implementar en aplicaciones en la nube donde se pueda acceder a la información por varios miembros de diferentes equipos de mantenimiento. Realizar análisis y tomar decisiones mucho más rápido.
Optimizar rutas de mantenimiento
Las rutas de mantenimiento son una práctica normal y común en inspecciones de campo. Utilizar IA para que nos ayude a optimizar cada ruta, nos puede ahorrar tiempo y optimizar procesos.
Fácilmente la IA podría analizar factores como:
- Ubicación geográfica
- Disponibilidad del personal
- Nivel de criticidad de los equipos
- Análisis de datos
En este caso la IA puede hacer ir aprendiendo con el tiempo. Así identificar patrones, tendencias y hacer correlación con muchas variables que se utilizan en la programación y asignación de rutas de mantenimiento.
Analizar datos de Vibración de Maquinaria
Si de analizar datos se trata la IA es la indicada para esas labores. En el análisis de vibraciones en maquinaria, la cantidad de información que se produce es bastante, y poder encontrar patrones de comportamiento es una labor que la inteligencia artificial desempeña con entrenamiento regular.
A personal entrenado la IA podría ayudar en la detección de anomalías de manera temprana.
Producir un diagnóstico mediante la detección de problemas específicos o fallas conocidas. Si se cuenta con historial de datos recogidos en un sistema, la veracidad con que se hacen las predicciones también puede aumentar.
El trabajo hecho en el pasado, con orden y buen criterio puede ser muy útil para entrenar los modelos que alimentan la inteligencia artificial.
Todos estos ejemplos buscan que las máquinas mejoren su vida útil, reducir los tiempos de inactividad no planificados y maximizar la confiabilidad de los equipos. Lo mismo que siempre se ha buscado pero con un nuevo enfoque de asistencia con inteligencia artificial.
