¿Puede la IA Reemplazar su Trabajo de Mantenimiento? Perspectivas de un Experto en Mantenimiento Predictivo

Tras graduarme en la Universidad de Durham con un doctorado investigando el impacto de la dinámica del tren de transmisión en la física de fallo de componentes de turbinas eólicas, me uní al sector ferroviario, desempeñando roles de gestión de activos y soporte de mantenimiento. En 2018 me uní a Senseye para dar soporte técnico a departamentos de mantenimiento en su viaje de mantenimiento predictivo, y ahora lidero un equipo en crecimiento que guía a profesionales de mantenimiento en todo el espectro de industrias.

IA y mantenimiento predictivo: un beneficio, no una amenaza

Elon Musk describió una vez la IA como una "amenaza existencial". En nuestra opinión, aunque es cierto que la IA transformará sin duda nuestra forma de trabajar, su visión no podría estar más lejos de la verdad. De hecho, no solo mejorará los trabajos de la gente, sino que también creará nuevos, especialmente en mantenimiento.

Cuando se considera cómo el desarrollo de chatbots y vehículos autónomos ha disruptado centros de llamadas y logística, no es sorprendente que la gente tema el impacto de la IA en sus perspectivas laborales. Ante una nueva tecnología que puede predecir fallos de máquinas, es razonable esperar que fomente el uso de operarios menos pagados y con menos experiencia, eliminando la necesidad de técnicos de mantenimiento altamente cualificados.

La realidad es totalmente opuesta. Hemos visto empresas intentar seguir este modelo, pero la mayoría de estos proyectos han estado condenados al fracado. Simplemente no han comprendido el concepto fundamental detrás del mantenimiento predictivo. Dar a miembros del personal altamente cualificados una herramienta que ayuda a enfocar sus esfuerzos y elimina algunas tareas diarias que no aportan valor, les permite dirigir sus habilidades hacia trabajo más efectivo, mejorando significativamente su eficiencia.

Al fin y al cabo, por muy bueno que sea un sistema determinando exactamente cuándo fallará un activo concreto, sigue necesitando a alguien que realmente realice el mantenimiento. El reto está en asegurar que su tiempo se gaste eficazmente.

Experiencia humana

Un sistema de mantenimiento predictivo basado en IA es, esencialmente, una herramienta de apoyo a la decisión que permite a los equipos de mantenimiento entregar mayor valor a sus empleadores. Pero los sistemas automatizados solo son tan efectivos como las personas a las que sirven. La experiencia humana es necesaria para asegurar que reciben los datos necesarios para generar insights significativos.

Mientras la IA proporciona insights sobre la condición de los activos de una organización, cualquier decisión sobre cómo actuar sobre esos insights debe ser tomada por un operador humano. Y, por supuesto, ningún software basado en IA puede físicamente realizar el mantenimiento requerido.

Lejos de hacer redundantes a los equipos de mantenimiento, los sistemas automatizados de mantenimiento predictivo les apoyan, permitiéndoles tomar decisiones mejores, más informadas y lograr eficiencia mucho mayor que con procesos manuales. Senseye PdM típicamente permite a nuestros clientes aumentar la productividad del personal de mantenimiento en 55% y mejorar la precisión del pronóstico de inactividad en 85%. En resumen, el uso de sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por IA tiene el efecto opuesto a lo que muchos imaginan: no es una amenaza.

Uno de nuestros clientes en sector automoción, por ejemplo, realizaba mantenimiento basado en condición y, aunque tenían datos de sus máquinas, el sistema no era automatizado. El equipo se involucraba y solo podía mirar un máximo de 50 activos (con decenas de señales cada uno para intentar entender), buscando patrones en los datos para hacer mantenimiento. Automatizar la primera parte del proceso significó que ya no tenían que mirar los mismos 50 activos todo el tiempo. Al buscar constantemente las señales correctas y alertarles sobre lo que preocupaba y lo que no, el sistema permitió al equipo ver 2.000 activos – el balance completo de la planta en esa área. Cada persona del equipo era ahora mucho más valiosa – en lugar de reducir plantilla, la misma gente entregaba una capacidad mucho mayor.

Una herramienta poderosa

Los gestores de mantenimiento conocen bien sus activos. Si pasan junto a una máquina y oyen un sonido raro o huelen algo inusual, típicamente lo toman como señal de que algo no va bien. Una herramienta automatizada de mantenimiento predictivo no es tan diferente. Solo usa algoritmos inteligentes para buscar cambios en firmas de datos que indiquen si algo va mal en un activo. Simplemente mejora eficiencias. El elemento humano sigue importando.

En definitiva, la IA está ahí para apoyar a los equipos de mantenimiento, no para reemplazarlos. Hemos visto en la experiencia de nuestros clientes que, tras solo tres meses, usar Senseye PdM ha cambiado completamente su forma de trabajo. Pueden tomar decisiones mucho más mejoradas y proactivas. Al ver los datos de la máquina y cómo cambian, están en mucho mejor posición para decidir si reemplazar o no un activo concreto.

La creciente adopción de IA es indudablemente disruptiva, gestionada de la forma correcta es un beneficio significativo. El trabajo de una solución de mantenimiento predictivo es dar insights específicos – sigue siendo el equipo de mantenimiento quien toma las decisiones importantes. La IA es una herramienta poderosa que, mejorando su eficiencia y efectividad, hace a los ingenieros de mantenimiento aún más valiosos para sus empleadores. Y eso difícilmente suena como una amenaza existencial para mí.

Para saber más sobre cómo Senseye PdM podría mejorar la operación diaria de su equipo de mantenimiento, póngase en contacto.