¿Qué es el mantenimiento predictivo y por qué es más inteligente?

DataRobot Story DataRobot fue fundada en 2012 para democratizar el acceso a AI. Hoy en día, DataRobot es el líder de AI Cloud, ofreciendo una plataforma unificada para todos los usuarios, todos los tipos de datos y todos los entornos para acelerar la entrega de IA a la producción para cada organización.
DataRobot Story DataRobot fue fundada en 2012 para democratizar el acceso a AI. Hoy en día, DataRobot es el líder de AI Cloud, ofreciendo una plataforma unificada para todos los usuarios, todos los tipos de datos y todos los entornos para acelerar la entrega de IA a la producción para cada organización.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

In AI y aprendizaje automático , mantenimiento predictivo se refiere a la capacidad de utilizar volúmenes de datos para anticipar y abordar posibles problemas antes de que conduzcan a averías en operaciones, procesos, servicios o sistemas. Disponer de fuertes herramientas de mantenimiento predictivo permite a las empresas anticipar cuándo y dónde pueden producirse posibles averías en el servicio y actuar para responder a ellas a fin de evitar posibles interrupciones en los servicios.

Mantenimiento predictivo vs. Mantenimiento preventivo

El mantenimiento predictivo es similar al mantenimiento preventivo. Ambos son tipos de mantenimiento programado. Sin embargo, el mantenimiento preventivo implica las mejores prácticas generales para el cuidado del equipo, sin conocer ningún detalle de cómo se utilizó el artículo. El mantenimiento predictivo utiliza el uso medido real, las condiciones de funcionamiento y la retroalimentación del equipo para generar un uso individualizado predicciones de temas inminentes.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

La aplicación de servicios de mantenimiento predictivo permite a las organizaciones mantener activos esenciales durante el mayor tiempo posible a fin de asegurar que los sistemas sigan funcionando. Esto permite a las organizaciones utilizar sus datos existentes para mantenerse un paso por delante de posibles averías o interrupciones y abordarlas de manera proactiva, en lugar de reaccionar a los problemas a medida que surgen. Esto incluye:

Según los datos de McKinsey , las herramientas de mantenimiento predictivo pueden reducir el tiempo de inactividad de la máquina de fabricación en un 30 a 50 por ciento y aumentar la vida de la máquina en un 20 a 40 por ciento. Los fabricantes también pueden mejorar sus operaciones y mantener intactas sus cadenas de suministro.

Casos de uso de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo tiene un potencial significativo para mejorar la eficiencia y productividad de varias verticales que dependen de activos que requieren reparaciones frecuentes.

Fabricantes puede utilizar técnicas de mantenimiento predictivo para implementar salvaguardias que notifiquen a las personas adecuadas cuando un equipo necesita ser inspeccionado. Utilizando sus datos históricos existentes, como la corriente eléctrica, las vibraciones y el sonido generado por los equipos, los fabricantes pueden construir modelos para anticipar la probabilidad de una posible avería antes de que ocurra. Estos modelos pueden identificar qué equipo corre el mayor riesgo de fallar, lo que permite a los equipos de mantenimiento responder en consecuencia. Las percepciones de los modelos que se ajustan a los datos históricos también pueden ayudar a señalar la causa fundamental del problema e informar a los operadores de los problemas subyacentes.

Operadores de la cadena de suministro También puede utilizar análisis de mantenimiento predictivo para planificar el tiempo de inactividad del equipo y posibles interrupciones. Las ideas de modelos pueden informar al equipo de la cadena de suministro cuánto tiempo un activo, sistema o componente podría estar fuera de línea, lo que les permite planificar en consecuencia.

Fabricantes de equipos originales (OEM) puede proporcionar mantenimiento predictivo como servicio. Al recopilar datos de equipos de varios clientes, los fabricantes de equipos originales pueden construir modelos con datos recopilados desde la base de clientes más amplia para proporcionar a los clientes individuales información y programas de mantenimiento específicos del equipo.

Organismos gubernamentales También puede beneficiarse de la aplicación adecuada mantenimiento predictivo técnicas. Aprendizaje automático automático para el mantenimiento predictivo puede ayudar a los funcionarios a entender cuándo se necesitarán nuevas piezas, componentes y revisiones para equipos militares como helicópteros, aeronaves y sistemas de armas. El uso de modelos de mantenimiento predictivo que dependen de la IA y el aprendizaje automático puede ayudar a las agencias del sector público a operar de manera más eficiente, mantener activos costosos durante más tiempo y mejorar las operaciones de la cadena de suministro.

DataRobot puede ayudar a los funcionarios del gobierno y otros funcionarios del sector público a hacer frente al prolongado análisis de fallas, efectos y criticidad (FMECA) ejecutando modelos que pueden predecir patrones basados en diferentes entornos de activos. Estos modelos de mantenimiento predictivo pueden llevar a una vida útil de activos y componentes más precisa y se pueden implementar para otros casos de uso, incluyendo el análisis de accidentes y la optimización laboral.

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