Dentro de las diferentes alternativas que ofrece la inteligencia artificial (IA), los asistentes inteligentes están revolucionando la manera en la que se llevan adelante diferentes operaciones industriales. Como no podía ser de otra manera, el mantenimiento de activos es uno de los campos más beneficiados por su adopción.
La utilización de agentes impulsados por IA en el mantenimiento predictivo optimiza la forma de gestionar equipos e instalaciones, aumentando la eficiencia, reduciendo los tiempos de inactividad, mejorando la asignación de recursos y minimizando los costos.
A continuación, repasamos las características y la relevancia de los enfoques predictivos de mantenimiento y explicamos cuáles son las ventajas de implementar agentes inteligentes a la hora de ejecutarlos.
Mantenimiento predictivo: definición e importancia
Los encuadres predictivos de mantenimiento utilizan herramientas y técnicas de análisis de datos con el objetivo de detectar anomalías en el rendimiento de los equipos y prever la aparición de posibles averías.
Su objetivo principal es prevenir fallas en los equipos, minimizar el tiempo de inactividad y extender la vida útil de los activos. En lugar de esperar a que los equipos fallen y dejen de estar operativos, estos enfoques abordan los problemas potenciales antes de que se hagan realidad.
El mantenimiento predictivo incluye inspecciones periódicas, lubricación, limpieza, calibración y sustitución de componentes. Al aplicarlo, es fundamental que los responsables del área definan criterios de inspección, creen listas de comprobación y establezcan intervalos periódicos de intervención.
Para esto, es crucial documentar todas las actividades y mantener registros precisos para hacer un seguimiento del historial de los equipos, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos. En este punto, la utilización de sistemas computarizados de gestión de activos (CMMS) se torna clave.
Su adopción permite agilizar los procesos de mantenimiento, automatizar la generación de órdenes de trabajo, realizar un seguimiento del rendimiento y generar informes.
En síntesis, el mantenimiento predictivo es una estrategia proactiva que optimiza el desempeño de los activos, reduce la aparición de fallos inesperados, minimiza los tiempos de inactividad, optimiza la asignación de recursos, aumenta la fiabilidad de las maquinarias y extiende su vida útil.
¿Qué son los asistentes inteligentes y cuáles son las ventajas de aplicarlos en un enfoque predictivo de mantenimiento?
Los asistentes inteligentes son entidades digitales basadas en inteligencia artificial que se utilizan para ejecutar determinadas tareas en entornos industriales.
Estos agentes tienen la capacidad de analizar datos de diversas fuentes y de adquirir conocimientos a fin de dar respuesta a diferentes cuestiones inherentes a los procesos y actividades de diversas industrias.
Los asistentes de IA trabajan de forma independiente y mejoran constantemente gracias a la capacidad de adquirir nuevos conocimientos que aporta el aprendizaje automático.
Cuando se aplican en el mantenimiento, optimizan diferentes procesos asociados a la gestión de los activos.
Recopilación y análisis de datos más eficiente
Los agentes potenciados con inteligencia artificial tienen la capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Recopilan información de sensores, registros históricos de mantenimiento e incluso relevan datos sobre condiciones ambientales. Con todos estos datos, crean una imagen completa del estado del equipo.
Además, como se perfeccionan permanentemente, mejoran sus previsiones con el tiempo. Esta capacidad de aprender y adaptarse ayuda a identificar modificaciones sutiles en el rendimiento de un activo que podrían ser indicios de una falla inminente.
Monitoreo y alertas en tiempo real
Al analizar constantemente los flujos de datos, los asistentes inteligentes pueden detectar anomalías en el momento en que ocurren y brindar alertas inmediatas a los equipos de mantenimiento.
A su vez, cuando cuentan con información en tiempo real, los responsables del sector pueden tomar acciones correctivas rápidas, evitando que pequeños problemas se conviertan en graves inconvenientes.
Por otro lado, estas interfaces tienen la capacidad de priorizar las alertas en función de la gravedad de la anomalía detectada, lo que garantiza que los problemas críticos se aborden con celeridad.
Perfeccionamiento de los cronogramas de mantenimiento
Al analizar los datos históricos y las condiciones actuales de los activos, estas entidades pueden pronosticar cuándo es probable que un equipo requiera mantenimiento.
Esta capacidad predictiva optimiza el cronograma de mantenimiento, favoreciendo la programación de actividades durante los tiempos de inactividad planificados, lo que minimiza las interrupciones en los procesos de producción.
Optimización del análisis de causa raíz
Identificar la causa raíz de una falla puede llevar mucho tiempo, desde semanas hasta incluso meses. La utilización de agentes IA hace que los tiempos de detección se reduzcan notablemente.
Estas interfaces digitales tienen la capacidad de realizar evaluaciones rápidas y precisas de información de diversas fuentes (historial de reparaciones y órdenes de trabajo, registros de sensores, etc.) y brindar resultados en apenas minutos.
La rapidez en el análisis no solo dinamiza la resolución de los inconvenientes, sino que también permite abordar los problemas de manera proactiva, lo que redunda en mayor productividad y eficiencia.
Mayor aprovechamiento de los datos
Las organizaciones a menudo recopilan grandes cantidades de datos, pero tienen dificultades para utilizarlos de manera eficaz. Los agentes IA actúan como puente entre los datos sin procesar y los insights que posibilitan una toma de decisiones informada.
Por ejemplo, los responsables de mantenimiento pueden agregar datos sobre el rendimiento de las maquinarias y utilizar agentes para identificar ineficiencias, cuellos de botella o desperdicios. Estos conocimientos permiten una mejor asignación de recursos y mejoras operativas.
Conoce a EMMA, nuestro asistente basado en IA
Con el objetivo de potenciar al máximo la gestión de los activos, en Consuman incorporamos EMMA, un asistente de mantenimiento inteligente que apoya a los equipos operativos en sus tareas cotidianas, haciendo que sean más productivos.
Nuestro asistente basado en IA responde todo lo que necesitas saber sobre el mantenimiento de los equipos de tu organización. ¿Cuántas veces fue reparado? ¿Alguna vez experimentó una parada no planificada? ¿Cuál es la vida útil que le asigna el fabricante?
Pregúntale lo que quieras conocer. EMMA te brindará las respuestas que buscas, aportando datos precisos y fiables.
¿Aún tienes dudas de cómo funcionan los asistentes inteligentes aplicados al mantenimiento? Envíanos un mensaje.
