Aumento de la experiencia humana con el aprendizaje automático | Sentido

Por Adam Poole, jefe de diseño de productos

La tecnología solo es valiosa cuando nos hace la vida más fácil, pero esa simple verdad puede perderse en la promoción de la magia técnica más reciente.

En un entorno de trabajo, lo último que necesitan las personas son soluciones que les dejen con el dolor de cabeza de tener que administrar sistemas adicionales. En la ola actual de innovación y entusiasmo que rodea a las fábricas inteligentes y la Industria 4.0, es más importante que nunca encontrar soluciones que ayuden a las personas a construir negocios más sólidos, en lugar de hacer que su vida laboral sea más compleja.

Los datos que fluyen libremente se están convirtiendo rápidamente en la moneda principal en este entorno inteligente. Aun así, los datos no tienen sentido a menos que permitan a las personas tomar mejores decisiones comerciales. Con eso en mente, es fundamental que la nueva generación de sistemas industriales brinde una experiencia de usuario que mejore la vida laboral de las personas.

Ayuda a que la experiencia llegue más lejos

Hágalo bien y estos sistemas pueden desempeñar un papel importante para ayudar a escalar la escasa experiencia humana. Pueden dar a las personas más tiempo para tomar decisiones, mientras que gran parte del análisis de datos de rutina se lleva a cabo automáticamente entre bastidores.

Para aprovechar verdaderamente el poder de la fábrica inteligente, necesitamos conectar a humanos y máquinas de la manera correcta. No se trata de que la inteligencia artificial (IA) desplace años de experiencia humana, se trata de que humanos y máquinas se conviertan en el "sistema inteligente":colaborando y complementándose entre sí.

Establecer prioridades para optimizar los recursos

Senseye PdM es un gran ejemplo. Nuestro sistema de mantenimiento predictivo basado en la nube puede monitorear miles de activos conectados, detectando automáticamente patrones y comportamientos anormales que coinciden con los modos de falla conocidos de las máquinas individuales. El objetivo es detectar problemas de mantenimiento mucho antes, lo que permite a los usuarios solucionar los problemas antes de que puedan interrumpir las operaciones.

Los equipos de mantenimiento ocupados suelen tener solo unos minutos al comienzo de cada turno para identificar cuál de sus miles de activos necesita más su atención. Excepcionalmente, Senseye PdM presenta la información a los usuarios en forma de una lista priorizada, ordenada por el índice de atención. Esto permite a los usuarios ver inmediatamente hacia dónde deben dirigir sus recursos.

Más allá de la salud de los activos

Al igual que la mayoría de los sistemas de monitoreo de condición, Senseye PdM anteriormente ayudaba a los usuarios a establecer prioridades al indicar un puntaje de salud de activos para cada activo. Esto ahora está siendo reemplazado por el índice de atención, que proporciona una forma única de clasificar los activos. Este nuevo enfoque es parte de una próxima generación de análisis que se implementa utilizando una nueva gama de algoritmos internos.

Attention Index tiene en cuenta todas las formas en que Senseye PdM puede detectar o predecir problemas:detección de anomalías, tendencias, umbrales y pronósticos. El software, en todos los niveles, guía al usuario para determinar el problema subyacente, rectificarlo y capturarlo en el sistema. Esto alimenta los algoritmos de aprendizaje automático para que las fallas puedan comenzar a detectarse lo suficientemente temprano como para tomar medidas.

Asset Health, como concepto, da la impresión de que el sistema entiende todo sobre un activo. Este nunca es el caso. Un sistema de monitoreo de condición solo puede basar esta puntuación en los sensores y los indicadores de condición configurados para cada activo (es decir, el nivel de vibración). Si esto lleva a una puntuación de 0, ¿qué significa eso realmente? Es engañoso para los usuarios.

Información de un vistazo

Attention Index apoya la toma de decisiones al presentar una lista priorizada de activos. Es la experiencia del usuario la que determina el siguiente paso. Al mantener el diseño del software simple y directo, se ahorra un tiempo valioso. Al aprovechar el poder del aprendizaje automático, se toman decisiones informadas y, al capturar el trabajo real realizado, todas las partes del sistema continúan aprendiendo.

Al ayudar a los usuarios a identificar dónde deben concentrar sus recursos de mantenimiento, Senseye PdM ofrece resultados impresionantes, con un aumento típico del 85 % en la precisión del mantenimiento, junto con reducciones del 50 % en el tiempo de inactividad y un aumento del 55 % en la productividad.

Quiere más información sobre Attention Index® dentro de Senseye PdM? Descargue nuestro documento técnico "Aumentar la experiencia humana con el aprendizaje automático".