Ventajas y desventajas de la IA para el mantenimiento predictivo

La inteligencia artificial (IA) sustenta las soluciones de mantenimiento predictivo automatizado (PdM) actuales. Por ejemplo, los algoritmos de Senseye PdM alertan a los usuarios sobre el deterioro de la maquinaria a tiempo para evitar averías, lo que brinda una gran cantidad de beneficios asociados, como la reducción del tiempo de inactividad y un esfuerzo de mantenimiento más específico, lo que aumenta la sostenibilidad y la eficiencia. Estas herramientas son tan poderosas que es fácil dejarse llevar por las capacidades de la IA en el contexto de PdM.

Una idea errónea común es que los sistemas basados ​​en IA pueden predecir cuándo y cómo fallará la maquinaria al detectar pistas invisibles para un experto humano. Pero la verdad es que los analistas de monitoreo de condición capacitados establecen el estándar de oro para comprender el estado de la máquina. La diferencia más significativa entre el toque humano y lo que puede ofrecer la automatización es la escalabilidad, no una forma mágica de análisis de datos.

Un experto solo puede examinar un activo simultáneamente, mientras que un sistema automatizado puede monitorear miles de activos simultáneamente. Esto allana el camino para cambios importantes. En el pasado, el tiempo, el esfuerzo y el costo involucrados en el monitoreo manual de la condición lo limitaban solo a los activos más críticos. En contraste, los sistemas PdM automatizados ahora hacen que sea práctico extender el mismo enfoque a cada máquina a lo largo de toda su operación.

Herramientas de apoyo a la decisión
Los beneficios de la escalabilidad también tocan el mito de que las soluciones de PdM amenazan los puestos de trabajo. Estas herramientas buscan empoderar a los operadores y equipos de mantenimiento para que tomen mejores decisiones, no reemplazarlos. Las soluciones de PdM permiten a los usuarios dirigir sus esfuerzos de gestión de activos de formas francamente imposibles hasta ahora, lo que permite que los equipos existentes sean más productivos, a menudo con presupuestos reducidos.

Los beneficios reales dependen de la calidad de los datos
Una solución PdM basada en IA es transformadora para las operaciones de mantenimiento, siempre que tenga acceso a los tipos correctos de datos de la máquina. La clave es garantizar que los usuarios puedan tener suficiente confianza en el sistema PdM automatizado para responder adecuadamente cuando el sistema genera una alerta. El nivel de confianza dependerá principalmente de la calidad de los datos disponibles que ingresen al sistema. No puedes escapar del viejo dicho:"Basura entra, basura sale".

Los datos básicos de monitoreo de condición son lo mínimo requerido para PdM. Esto podría incluir parámetros como la corriente consumida por un motor o el tiempo entre dos puntos de ajuste, donde una falla a corto plazo o una tendencia a más largo plazo pueden significar que la condición de un activo se está deteriorando.

Los usuarios pueden tener una confianza limitada en las alertas generadas utilizando datos primarios porque el proceso o los cambios ambientales también pueden afectar muchos parámetros. Cambiar una bomba para manejar un producto más denso o cambios en la temperatura ambiente podría tener un impacto significativo.

Los indicadores de estado tienen en cuenta esa información engañosa y tienen como objetivo eliminar los cambios relacionados con el procesamiento y los factores ambientales en lugar del comportamiento de la maquinaria en sí.

Los indicadores de condición avanzados van un paso más allá al enfocarse en modos de falla específicos. El ejemplo clásico sería en el monitoreo de vibraciones, que alguien puede sintonizar para buscar indicadores de fallas visibles en frecuencias específicas, que pueden, por ejemplo, indicar que el eje de un motor está desalineado.

Un usuario puede identificar los modos de falla al comienzo de una implementación de PdM al examinar el historial de mantenimiento de cada activo y la información de ingeniería general asociada con él. Luego, los usuarios pueden elegir los indicadores de condición que agregan valor y configurar sensores para enfocarse en los modos de falla que probablemente brinden los beneficios más considerables.

Éxito comprobado
Las soluciones de PdM basadas en IA no son varitas mágicas, pero los enormes beneficios de cambiar a un régimen de PdM exitoso están bien probados. En Senseye, utilizamos algoritmos patentados basados ​​en IA y ML para ayudar a los clientes a monitorear decenas de miles de máquinas en todo el mundo para mejorar la eficiencia del mantenimiento y brindar la información correcta con anticipación. Los resultados incluyen una reducción del tiempo de inactividad no planificado de la máquina en un 50 %, una reducción de los costos de mantenimiento en un 40 % y un aumento en la productividad del personal de mantenimiento y una precisión del pronóstico del tiempo de inactividad del 55 % y el 85 %, respectivamente.

Póngase en contacto con Senseye para una demostración y obtenga más información sobre cómo podemos ayudarlo a alcanzar los objetivos de confiabilidad y sustentabilidad de su máquina.