Imaginando un futuro de aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es un enfoque basado en datos para el mantenimiento de sus equipos, activos y edificios. Implementado eficazmente, el mantenimiento predictivo puede ayudar a sus equipos de mantenimiento a anticiparse a los problemas, lo que se traduce en una mayor productividad y una reducción drástica de las costosas paradas no planificadas.

El mantenimiento predictivo no es nuevo. Este enfoque ha ido ganando popularidad en las últimas décadas. Hoy en día, los avances en inteligencia artificial (IA) ya están empezando a llevar el mantenimiento predictivo al siguiente nivel. Pero con el tiempo, es probable que el aprendizaje automático (ML) revolucione el mantenimiento.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Mantenimiento predictivo es un enfoque proactivo de rápido crecimiento para el mantenimiento, que combina el monitoreo de condiciones y el análisis de datos para predecir (y ayudar a prevenir) fallas antes de que ocurran.

El enfoque se basa en dispositivos de Internet industrial de las cosas (IIoT), como sensores de monitoreo de condiciones, para recopilar datos sobre los cambios en los niveles de vibraciónEl sonido y la temperatura son indicadores clave del estado y el rendimiento de los activos. Comparar los datos en tiempo real con el historial de sus equipos permite a los equipos de mantenimiento identificar rápidamente las primeras señales de un problema.

Cuantos más datos tenga, con mayor precisión podrá identificar defectos en sus equipos y solucionarlos antes de que se agraven. Con señales de alerta temprana, sus equipos de mantenimiento pueden intervenir y realizar las reparaciones necesarias, como ajustar o reemplazar componentes sueltos o desgastados de la máquina.

¿Cómo reduce el mantenimiento predictivo el tiempo de inactividad?

El mantenimiento predictivo puede eliminar averías inesperadas al resolver proactivamente pequeños problemas de mantenimiento antes de que se descontrolen. En muchos casos, el mantenimiento predictivo también puede evitarle la molestia de realizar inspecciones manuales, ya que la tecnología monitorea continuamente sus activos para detectar señales de estado, transmite esos datos a sus equipos de mantenimiento en tiempo real y alerta al personal de mantenimiento cuando se requiere su atención inmediata.

Hoy en día, la inteligencia artificial ya promete hacer... mantenimiento predictivo Más eficaz, ayudando a los equipos a analizar los datos del estado de las máquinas y a formular recomendaciones para maximizar el tiempo de funcionamiento de las máquinas y optimizar los programas de mantenimiento. Pero en el futuro, el aprendizaje automático podría desplegar aún más capacidades.

¿Qué es el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana. Es probable que el aprendizaje automático nunca reemplace al cerebro humano, pero es increíblemente potente para automatizar ciertas tareas, especialmente el análisis rápido y preciso de grandes volúmenes de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático ya... sobresalir en el razonamiento inductivoo extraer conclusiones basadas en el rendimiento pasado. Aunque no está disponible hoy en día, estas capacidades podrían hacer que el aprendizaje automático sea una opción natural para las aplicaciones de mantenimiento predictivo.

En resumen, el software de aprendizaje automático puede leer montañas de datos con gran rapidez, mucho más rápido que un humano. Posteriormente, puede organizar esa información e identificar patrones. Con el tiempo y suficientes datos, los algoritmos de aprendizaje automático podrían realizar predicciones muy precisas basadas en ellos.

¿Qué implica esto para el mantenimiento predictivo? Significa que, en el futuro, una vez que el software haya recopilado suficientes datos sobre el rendimiento base y las condiciones operativas de las máquinas, el aprendizaje automático podrá identificar automáticamente los patrones de vibración, sonido o temperatura que indican que una pieza está a punto de averiarse y predecir cuándo es necesario realizar el mantenimiento del equipo. El aprendizaje automático también tiene la capacidad de autocorregirse y mejorar continuamente. Desde una perspectiva de mantenimiento, esto significaría que las predicciones del algoritmo realmente se cumplen. mejor. y más precisos con el tiempo y a medida que el software continúa recopilando y analizando datos de sus máquinas.

Cómo el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo mejorará sus máquinas

El mantenimiento predictivo tiene dos componentes básicos. El primero es la monitorización de la condición, que se refiere al proceso de recopilación continua de datos sobre el estado de sus equipos. El segundo es el análisis de datos, o la revisión exhaustiva de estos para encontrar indicadores del estado y el rendimiento de sus activos.

Hasta hace poco, los técnicos debían recopilar manualmente los datos del estado de las máquinas, que solo representaban una instantánea de un momento dado. En aquel entonces, los profesionales de mantenimiento debían analizar todos los datos y comprenderlos. Hoy en día, los dispositivos IoT pueden recopilar y transmitir estos datos automáticamente, sin necesidad de métodos manuales de recopilación de datos propensos a errores. A partir de ahí, el software de aprendizaje automático puede analizar los datos y utilizarlos para realizar predicciones precisas basadas en las condiciones en tiempo real.

El aprendizaje automático es ideal para la recopilación de datos basada en el IoT. La tecnología del IoT permite recopilar datos en cantidades nunca antes vistas. Además, elimina el error humano que solía dificultar el almacenamiento de esos datos. Sin embargo, todos esos datos pueden resultar abrumadores. De hecho, muchas empresas modernas tienen más datos de los que saben cómo utilizar.

El software basado en aprendizaje automático resuelve ese problema. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar enormes cantidades de datos y analizarlos rápidamente. Usan esos datos para generar... análisis prescriptivo, o información basada en datos que necesita para predecir los problemas con éxito.

Preparándose para el futuro del aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo

El aprendizaje automático se basa en datos para su éxito. Si le interesa usar el aprendizaje automático algún día, el primer paso debería ser recopilar datos instalando sensores para monitorear los cambios en los niveles de vibración, temperatura, consumo de energía y salidas de audio de sus equipos.

El aprendizaje automático es una tecnología compleja, y su correcta implementación probablemente requerirá experiencia durante algún tiempo. Es importante trabajar con un socio de confianza con experiencia en el uso de tecnología de aprendizaje automático (ML) junto con el mantenimiento predictivo. En definitiva, el mantenimiento predictivo y el ML podrían simplificar el mantenimiento, permitiendo que los equipos disfruten de mayor tiempo de actividad y productividad en todas sus operaciones.