Con el costo de la compra de repuestos y maquinaria en aumento como respuesta a un fenómeno de inflación global sin precedentes, el mantenimiento de instalaciones se está volviendo cada vez más complejo para las empresas, especialmente para aquellas con un presupuesto muy limitado.
Para muchos, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la herramienta predilecta para hacer frente a esta problemática.
De la mano del aprendizaje automático, este paradigma computacional se estaría ganando un lugar entre los empresarios del mundo debido a que permite analizar de forma precisa el funcionamiento de dispositivos y maquinaria, dando lugar a un mantenimiento proactivo donde es posible tomar decisiones antes de que se presenten daños importantes.
¿Cómo funciona?
Cuando se trata de IA en el mantenimiento predictivo, estas nuevas tecnologías son capaces de recolectar y analizar datos en tiempo real de todos los dispositivos inteligentes interconectados a una misma red. Esta información es filtrada y contrastada por personal humano, quienes determinan qué datos son reales y cuáles pueden ser un falso positivo.
Al nutrir la base de datos del sistema de mantenimiento basado en IA, este es capaz de discernir entre el funcionamiento adecuado y posibles fallas en la maquinaria, generando alertas automatizadas que informan al personal sobre la necesidad de realizar labores de mantenimiento antes de que se presenten fallas.
Herramientas más efectivas
La mayoría de la maquinaria que ha sido lanzada al mercado en lo que va de década ya cuenta con inteligencia artificial, por lo que es posible encontrarla en prácticamente todos los dispositivos utilizados en una empresa. Entre las herramientas que más provecho le sacan a la IA para el mantenimiento predictivo podemos encontrar:
- Videovigilancia: los sistemas de cámaras comerciales equipados con IA son capaces de detectar un amplio número de situaciones que pueden afectar a la maquinaria, incluyendo el seguimiento incorrecto de protocolos, y desperfectos como filtraciones o pérdida de partes,
- Sensores: estos son capaces de analizar distintos tipos de variables para determinar si los equipos están funcionando adecuadamente. Desde aumentos en la temperatura, hasta ruidos inusuales, los sensores con IA captan fallas que no se podrían notar a simple vista.
- Medición: la IA recaba datos como el uso de energía para determinar que todos los equipos estén funcionando dentro de los patrones establecidos. Esta medición energética no solo permite ahorrar en áreas estratégicas, sino también saber si un dispositivo no está funcionando de manera óptima al consumir más o menos electricidad de lo normal.
- Seguimiento del transporte: de la mano de información recabada a través de sistemas como la ubicación por GPS, la IA puede estudiar el uso de la maquinaria de transporte (camiones, grúas, carretillas) en tiempo real, asegurando no solamente que se estén siguiendo los protocolos adecuados, sino también que no se presenten irregularidades en el funcionamiento de los mismos.
Ventajas de la IA en el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo permite trabajar de manera proactiva, realizando modificaciones antes de que estas puedan causar daños importantes. Esta es la primera ventaja, y para muchos la más importante, ya que permite cambiar piezas de forma oportuna para evitar que el mal funcionamiento de las mismas cree una reacción en cadena dentro de la maquinaria.
En segundo lugar, el mantenimiento predictivo basado en IA es más preciso, por lo que las empresas pueden hacer reparaciones sin afectar el flujo de trabajo. Mientras que un parón causado por una reparación predictiva puede tardar solo unas horas, el mantenimiento como consecuencia del daño de la maquinaría puede parar las operaciones por días e incluso semanas.
Por último, la IA causa una reacción en cadena positiva para el funcionamiento de la maquinaria, creando un mantenimiento óptimo que incrementa el ciclo de vida de dispositivos y maquinaria, mantiene la productividad al máximo en todo momento, y crea un ecosistema mucho más seguro para el personal, ya que disminuye las probabilidades de accidentes causados por desperfectos.
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