¿Cuáles son los desafíos en el mantenimiento predictivo?

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El mantenimiento predictivo eficaz basado en IA requiere los datos adecuados en el momento adecuado. La supervisión confiable de las condiciones de los activos es clave: liberar tiempo y recursos para los equipos de mantenimiento.

Los programas de mantenimiento eficaces son vitales en la fabricación, la energía y los servicios públicos, y en otras industrias intensivas en activos, evitando fallos de equipo que conducen a costosos tiempos de inactividad y reparaciones. Las organizaciones inteligentes se han desplazado hacia estrategias de mantenimiento predictivo. En lugar de revisar periódicamente los activos y sustituir piezas en horarios fijos, las empresas están utilizando ahora la inteligencia artificial (IA) para identificar señales de advertencia de problemas inminentes antes de que causen daños o interrupciones del servicio. Este enfoque puede ayudar a prolongar la vida útil de los activos, extraer todo el valor del equipo y las piezas, y evitar interrupciones no planificadas.

Por supuesto, el mantenimiento predictivo viene con su propio conjunto de desafíos. Primero, estos programas requieren datos más frecuentes sobre sus activos. Si desea saber cuándo una máquina empieza a funcionar en caliente o produce un ruido anormal (señales que indican que se necesita mantenimiento), debe comprobar las máquinas una vez a la semana o incluso una vez al día, en lugar de seguir los horarios trimestrales o anuales utilizados para el mantenimiento preventivo. Este monitoreo de condición de activos puede tomar un montón de trabajar por adelantado para asegurarse de que usted está midiendo las cosas correctas en el momento adecuado. La inspección manual y la documentación requieren mucho tiempo y recursos. La instalación de sensores fijos puede ser costosa y todavía puede dejar lagunas en sus datos. Las áreas de su instalación pueden ser de difícil acceso durante las operaciones normales.

Pero si usted puede superar estos desafíos, el mantenimiento predictivo ofrece un ROI significativo, reduciendo los costos tanto del mantenimiento del equipo como del tiempo de inactividad. Y ahora, las nuevas tecnologías están haciendo más fácil que nunca automatizar la captura de datos, procesar datos en tiempo real y garantizar la optimización de activos.

EL PAPEL DE AI EN LA MANTENIMIENTO PREDICTIVO

Una de las principales ventajas de un programa de mantenimiento predictivo es que ayuda a replicar el enfoque intuitivo que muchos profesionales de mantenimiento aportan a su trabajo a escala. Un ingeniero experimentado puede oír cuando una máquina suena o nota cuando los manómetros de presión parecen estar leyendo un poco más alto de lo normal. Desafortunadamente, este conocimiento institucional se puede perder cuando los empleados se jubilan o pasan a nuevos roles, e incluso los mejores equipos de mantenimiento no pueden estar en todas partes todo el tiempo.

Los sistemas de IA ayudan a llenar el vacío, procesando datos sobre las condiciones de los activos a través de la visión por ordenador (CV) u otros modelos de aprendizaje automático impulsados por datos. Estos algoritmos ayudan a detectar anomalías antes de que conduzcan a Apagones de fábrica —un factor clave en la naturaleza predictiva del mantenimiento predictivo. Los modelos de IA pueden activar alertas para que los equipos de mantenimiento evalúen estas anomalías o incluso se integren con los sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) para generar automáticamente pedidos de trabajo.

El objetivo de la automatización y la IA en el mantenimiento predictivo no es reemplazar el conocimiento institucional y la experiencia que los gerentes de mantenimiento y los ingenieros traen a la mesa. Es para simplificar la cantidad de trabajo manual necesario para que los programas de mantenimiento tengan éxito. Con muchas organizaciones que enfrentan escasez de mano de obra y una mayor demanda de producción, es cada vez más importante ampliar los recursos de los equipos de mantenimiento, para que puedan pasar menos tiempo en la captura de datos y análisis básicos, y más tiempo resolviendo problemas complejos y aplicando su experiencia.

RECOPILACIÓN DE LOS DATOS CORRESPONDIENTES A LA OPTIMIZACIÓN DE LOS ACTIVOS

Hay dos retos principales de datos para el mantenimiento predictivo. Primero es identificar los indicadores clave para cada activo que estás monitoreando. Y en segundo lugar, la recopilación de datos estructurados consistentes que los sistemas de IA pueden utilizar con eficacia.

El tipo de datos que necesita para el monitoreo de la condición de activos depende del activo. Un sistema transportador puede requerir imágenes térmicas para ver si el motor está en marcha en caliente. Un compresor podría necesitar un sensor acústico para detectar fugas de aire. Una bomba puede requerir monitoreo de vibraciones para detectar operaciones irregulares. Por supuesto, estos no son mutuamente excluyentes; es posible que desee realizar inspecciones acústicas y térmicas de la misma máquina. Y, a través de toda una instalación, es probable que tenga múltiples activos con diferentes parámetros. La escala y diversidad de estos datos es una de las razones por las que tratar de sensibilizar cada activo es poco práctico y costoso.

Además, los sistemas de IA requieren datos consistentes para producir los resultados más efectivos: piense en la misma imagen tomada en el ángulo con las mismas condiciones de iluminación cada vez. Las lagunas de datos —períodos en los que los datos no se capturan ni se introducen en el sistema de mantenimiento predictivo— o las inconsistencias de los datos—, por ejemplo, las variaciones menores de las inspecciones manuales, introducen ruido en los datos y dificultan la detección de anomalías reales.

Automatizar la captura de datos y el monitoreo de condiciones permite que sus inspecciones se completen de la misma manera cada vez. Moderna alternativas ágiles a los sensores fijos ayudar a capturar los datos que necesita sin instalaciones costosas ni rondas manuales intensivas en recursos.

SEGUIMIENTO DE LA CONDICIÓN DE LOS ACTIVOS AUTOMÁTICOS

Robots móviles ágiles como Spot actuar como plataformas de detección de IoT itinerantes, realizando rondas y lecturas autónomas para recopilar los datos adecuados en el momento adecuado para un mantenimiento predictivo eficaz. Equipado con cargas útiles de detección, un solo robot puede recopilar de forma fiable y repetida múltiples tipos de datos de activos en diferentes ubicaciones alrededor de su instalación, procesando los datos del robot en tiempo real o integrándose directamente con un sistema EAM para agilizar los procesos de mantenimiento predictivo.

Además de simplificar los programas de mantenimiento predictivo impulsados por IA, este enfoque dinámico para la captura de datos ofrece una gama de otros beneficios. Por ejemplo, si se detecta un peligro potencial para la seguridad, el mismo robot puede ser operado remotamente por un experto en mantenimiento para ver más de cerca el activo en cuestión y evaluar los próximos pasos. Del mismo modo, se puede controlar el estado de un defecto específico detectado en un activo para determinar si puede seguir utilizándose entre los períodos de mantenimiento previstos. Un robot móvil ágil es lo suficientemente adaptable para satisfacer una amplia variedad de necesidades de mantenimiento.

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