De la misma manera que el resto de los sectores, la industria se enfrenta a los retos que nos deja este 2020. En este sentido, la finalidad es buscar la metodología que nos permita hablar de la mayor productividad y eficiencia posible. Una de las metas más importantes consiste en identificar y administrar los riesgos que pueden producir los fallos costosos que afectan a las cadenas productivas. En este artículo veremos la importancia de aplicar el Machine Learning mediante la implementación del mantenimiento predictivo.
Las organizaciones son conscientes de lo importante que es identificar las áreas de posibles fallos y catalogarlas en términos de posibilidad de ocurrencia y consecuencias. También se ponen en práctica estrategias y programas de mantenimiento basadas en condiciones y parámetros. No obstante, en la actualidad, las tecnologías en aprendizaje de las máquinas (Machine Learning) están ayudando a las industrias a obtener elevados niveles de inteligencia situacional para guiar las acciones y proveer advertencias tempranas de posibles fallos, los cuales anteriormente no se detectaban a tiempo.
El Machine Learning se adelanta a los posibles errores
El Machine Learning se adelante a los fallos y nos permite tomar decisiones en base a datos empíricos, de manera más ágil e inteligente.
Las tecnologías de Machine Learning han sido investigadas durante décadas, pero en los años más recientes su aplicación a la Inteligencia Artificial para las plantas y operación de maquinaria o activos industriales está avanzando a grandes pasos. El uso de este tipo de mantenimiento, el predictivo, está siendo un reclamo gracias al crecimiento de las herramientas tecnológicas, el Big Data, la expansión del IoT, la disponibilidad de trabajar de forma colaborativa y en la nube, procesar eficientemente los volúmenes de datos, integrando la necesidad de contar con capacidades de predicción para gestionar activos complejos.
Es importante señalar que existen muchas técnicas y opciones para obtener mejor visibilidad, así como tomar mejores decisiones en la operación y desempeño de equipos. Todo se reduce a conocer qué tecnología se adapta mejor a las necesidades de las industrias y qué tipo de datos se están produciendo. De esta manera, se permite a los administradores y administradoras tomar las mejores decisiones utilizando Machine Learning.
Ventajas del mantenimiento predictivo
Arreglar un activo industrial antes de que se estropee es más eficiente y efectivo a nivel de costes que repararlo después de que se averíe. Por lo tanto, los beneficios de llevar a cabo un mantenimiento predictivo son cuantiosos.
Para empezar, el mantenimiento predictivo permite alargar la vida útil de la maquinaria, evitando así nuevas compras innecesarias y aprovechando cada uno de los aparatos al máximo. De esta manera, se reduce los costes y la complejidad de las operaciones, mitigamos daños adicionales o relacionados y se asegura el cumplimiento de los estándares regulatorios.
Estos beneficios están motivando a las organizaciones a sacar partido a las soluciones tecnológicas que permiten realizar el mantenimiento predictivo. El sistema de gestión de activos EAM permite llegar a automatizar el mantenimiento de activos industriales, ofrece la posibilidad de recoger los datos durante el ciclo de vida de los bienes empresariales y esta información sirve para anticiparnos a las averías.
Si desea obtener más información sobre mantenimiento predictivo, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
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