Equilibrando Beneficios y Riesgos: IA en Mantenimiento Predictivo

La inteligencia artificial (IA) sustenta las actuales soluciones automatizadas de mantenimiento predictivo (PdM). Por ejemplo, los algoritmos de Senseye PdM alertan a los usuarios sobre deterioro de maquinaria a tiempo para evitar averías, proporcionando numerosos beneficios asociados: reducción de tiempo de inactividad, mantenimiento más enfocado, impulso a sostenibilidad y eficiencia. Estas herramientas son tan potentes que es fácil dejarse llevar sobre las capacidades de la IA en el contexto del PdM.

Un concepto erróneo común es que los sistemas basados en IA pueden predecir cuándo y cómo fallará la maquinaria detectando pistas invisibles para un experto humano. Pero la verdad es que los analistas de monitorización de condición entrenados establecen el estándar de oro para entender la salud de la máquina. La diferencia más significativa entre el toque humano y lo que la automatización puede ofrecer es la escalabilidad, no alguna forma mágica de análisis de datos.

Un experto solo puede examinar un activo a la vez, mientras un sistema automatizado puede monitorizar miles de activos simultáneamente. Esto allana el camino para cambios mayores. En el pasado, el tiempo, esfuerzo y coste del monitorizado de condición manual lo confinaban solo a los activos más críticos. En cambio, los sistemas automatizados de PdM hacen práctico extender el mismo enfoque a cada máquina en toda su operación.

Herramientas de apoyo a la decisión

Los beneficios de la escalabilidad también tocan el mito de que las soluciones PdM amenazan empleos. Estas herramientas tratan de empoderar a operadores y equipos de mantenimiento para tomar mejores decisiones, no de reemplazarlos. Las soluciones PdM permiten a los usuarios dirigir sus esfuerzos de gestión de activos de formas francamente imposibles hasta ahora, permitiendo a equipos existentes ser más productivos, a menudo con presupuestos reducidos.

Los beneficios reales dependen de datos de calidad

Una solución de PdM basada en IA es transformadora para operaciones de mantenimiento, siempre que tenga acceso a los tipos correctos de datos de máquina. La clave es asegurar que los usuarios tengan suficiente confianza en el sistema automatizado de PdM para responder apropiadamente cuando el sistema lanza una alerta. El nivel de confianza dependerá principalmente de la calidad de los datos disponibles que entran en el sistema. No puede escaparse del viejo dicho: "Basura entra, basura sale".

Los datos básicos de monitorización de condición son el mínimo requerido para PdM. Pueden incluir parámetros como la corriente consumida por un motor o el tiempo entre dos puntos de consigna, donde un fallo a corto plazo o tendencia a largo plazo puede significar que la condición de un activo se está deteriorando.

Los usuarios pueden tener confianza limitada en alertas basadas en datos primarios porque cambios de proceso o ambientales también afectan muchos parámetros. Cambiar una bomba para manejar un producto más denso o cambios en temperatura ambiente podrían tener impacto significativo.

Los indicadores de condición tienen en cuenta esa información engañosa y buscan eliminar cambios relacionados con factores de proceso y ambientales en lugar del comportamiento de la propia maquinaria.

Los indicadores de condición avanzados van un paso más allá al apuntar a modos de fallo específicos. El ejemplo clásico es la monitorización de vibraciones, que se puede ajustar para buscar indicadores de fallo visibles en frecuencias específicas, que pueden indicar, por ejemplo, que un eje de motor está desalineado.

Un usuario puede identificar modos de fallo al inicio de una implementación de PdM examinando el historial de mantenimiento de cada activo y la información general de ingeniería asociada. Luego puede elegir los indicadores de condición que añaden valor y configurar sensores para enfocarse en los modos de fallo que probablemente proporcionen los mayores beneficios.

Éxito probado

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, usamos algoritmos propietarios basados en IA y ML para ayudar a clientes a monitorizar decenas de miles de máquinas en todo el mundo para mejorar la eficiencia de mantenimiento y proporcionar la información correcta con antelación. Resultados: tiempo de inactividad no planificado de máquinas cae 50%, costes de mantenimiento bajan 40%, y productividad del personal de mantenimiento y precisión en pronóstico de inactividad suben 55% y 85% respectivamente.

Póngase en contacto con Senseye para una demo y descubra más sobre cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos de fiabilidad de máquinas y sostenibilidad.