A medida que el mercado se vuelve cada vez más competitivo, las organizaciones se ven obligadas a aumentar su productividad, reducir sus costos operativos y minimizar los tiempos de inactividad. La adopción de un enfoque basado en el mantenimiento predictivo es una excelente estrategia para alcanzar estos objetivos.
Este encuadre aumenta la fiabilidad de los activos y garantiza la continuidad operativa, ya que brinda la posibilidad de pronosticar eventuales fallos de los equipos y, en consecuencia, de intervenir para mitigar las consecuencias negativas y, en el mejor de los casos, evitar su aparición.
En este punto, la inteligencia artificial aplicada al mantenimiento cobra un papel central. Gracias a las herramientas potenciadas con IA, las empresas pueden analizar de manera exhaustiva el rendimiento de sus activos y, al mismo tiempo, obtener información útil y recomendaciones para tomar mejores decisiones.
A continuación, analizamos el valor del mantenimiento predictivo, exploramos el rol de la inteligencia artificial en la gestión de activos y explicamos cómo incorporamos la IA en Consuman. ¡Buena lectura!
Mantenimiento predictivo, un enfoque de alto valor
Durante años, el mantenimiento preventivo se consolidó como un enfoque indispensable para reducir las paradas operativas no planificadas y prolongar el ciclo de vida de los equipos.
Sin embargo, hoy en día este encuadre ya no es suficiente para hacer frente a las necesidades de gestión de mantenimiento que plantea el mercado. En la actualidad, las compañías necesitan desarrollar la capacidad de predecir y prevenir los fallos.
Ante este panorama, el mantenimiento predictivo se erige como la mejor alternativa. Además de garantizar la continuidad operativa, esta metodología permite aprovechar al máximo los recursos y potenciar la productividad.
El despliegue de una estrategia de mantenimiento predictiva aporta muchísimo valor para las organizaciones, ya que brinda la posibilidad de:
- Mitigar el riesgo. Al anticipar y evitar una falla de la máquina, es posible prevenir el impacto negativo de los errores que podrían ralentizar otras operaciones y causar costosas interrupciones.
- Aumentar el retorno de la inversión. Prevenir fallas prolonga la vida útil de los activos, maximizando el ROI de las inversiones existentes.
- Incrementar la seguridad. Un equipo defectuoso es una amenaza para la integridad de las instalaciones y los colaboradores. Por eso, una metodología que priorice el mantenimiento predictivo, incrementa la seguridad operativa.
- Optimizar la gestión de stock. Saber cuándo se necesitará una pieza de repuesto simplifica la gestión del inventario y el proceso de compras, mejorando la planificación, la sincronización y el abastecimiento. Además, tener la capacidad de hacer predicciones precisas ayuda a limitar la cantidad de piezas de sustitución que se mantienen en planta, así como la cantidad de capital inmovilizado en suministros que no se necesitarán en lo inmediato.
- Mejorar el control de calidad. Cuando están a punto de fallar, a menudo los equipos no funcionan como es debido. Esto redunda en una baja de la calidad de los productos que se elaboran.
- Reducir el impacto ambiental. Al utilizar de forma más eficiente los materiales de mantenimiento, se reducen los residuos, lo que repercute positivamente en la huella ambiental de las operaciones.
- Empoderar al personal. Cuando las fallas se predicen, el personal del área de mantenimiento puede destinar menos tiempo a ejecutar tareas reactivas apuntadas a reparar los activos, y dedicar una mayor parte de su jornada a anticipar y prevenir problemas futuros.
Gestión de activos: ¿por qué la IA ayuda a predecir el futuro?
Históricamente, los programas de mantenimiento se basaban en estimaciones de la vida útil de una maquinaria y del tiempo estimado hasta la ocurrencia de un eventual fallo, o bien en las recomendaciones del fabricante.
Gracias a la evolución tecnológica, actualmente es posible reemplazar esas apreciaciones hipotéticas por predicciones basadas en datos reales acerca del rendimiento de los activos y la degradación derivada de la utilización. En este paradigma, la inteligencia artificial se convierte en una poderosa herramienta para predecir el futuro.
Su capacidad para analizar vastas cantidades de datos históricos y en tiempo real provenientes de diversas fuentes (sensores IoT, historial de mantenimiento, datos operativos, condiciones ambientales, entre otros) y de identificar patrones complejos y establecer correlaciones, hacen que la IA sea una pieza fundamental para el mantenimiento predictivo.
Las soluciones potenciadas con inteligencia artificial “aprenden” cuál es el comportamiento normal de los equipos y, en consecuencia, detectan tempranamente desviaciones que podrían indicar el inicio de una falla. Al reconocer estas señales precoces, la IA puede predecir con un nivel de precisión significativo cuándo es probable que ocurra un fallo.
Además, al aprovechar el conocimiento colectivo de colaboradores, sensores y sistemas, las organizaciones pueden utilizar la inteligencia artificial no solo para analizar información, sino también para obtener recomendaciones de mantenimiento que optimicen las operaciones.
Descubre cómo lo hacemos en Consuman
Sabemos que anticiparse a los imprevistos es una de las mejores formas de mitigar sus consecuencias negativas. Por eso, en Consuman desarrollamos EMMA, un asistente de mantenimiento inteligente que impulsa la gestión de activos, garantizando la continuidad operativa e incrementando la productividad.
Basado en la inteligencia artificial, este agente experto entrega información precisa y confiable de forma inmediata, liberando al personal del área de la necesidad de buscar manualmente los datos y proporcionando respuestas instantáneas a preguntas clave sobre la gestión de los activos.
Gracias a la información que provee, EMMA simplifica y optimiza los procesos de mantenimiento, ayudando a que las organizaciones se anticipen a eventuales fallos críticos.
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