Las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la industria están dando un gran salto adelante. Los sectores industriales están experimentando los increíbles beneficios de la IA en los procesos de producción. El mantenimiento de equipos es uno de esos procesos que se ve positivamente impactado por esta tecnología, ya que las predicciones de fallos mecánicos basadas en IA pueden predecir el mantenimiento necesario, garantizando el mejor funcionamiento de las máquinas y mejorando su eficiencia y productividad.
¿Qué aporta la IA?
El mantenimiento inteligente mediante IA se basa en el desarrollo de modelos predictivos. Un modelo predictivo es una representación matemática de un sistema que se utiliza para analizar los datos generados por un determinado proceso, permitiéndole predecir su comportamiento en el futuro.
En el caso del mantenimiento, los datos utilizados suelen proceder del registro histórico de averías previamente registradas y predictivas de éstas, donde se utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para un análisis eficiente de sistemas complejos.
Ejemplos de uso de la IA en entornos industriales
Una de las aplicaciones más particulares de la IA en entornos industriales es la predicción de averías mecánicas. Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide han desarrollado una técnica de IA específica para detectar y predecir fallos y defectos en máquinas industriales. Esto se consigue distribuyendo adecuadamente sensores por toda la fábrica y midiendo, en tiempo real y con los datos previamente almacenados, la salud y el correcto funcionamiento de cada máquina.
Para hacer uso del mantenimiento predictivo a través de la IA, es necesario pasar por tres procesos. En primer lugar, es necesario un proceso de recopilación de datos y, a continuación, en función del contexto y del tipo de problemas que se resuelven mediante la IA, es necesario crear un modelo específico. Por último, el modelo debe probarse y revisarse para garantizar que funciona correctamente.
Utilizando IA y modelos de aprendizaje profundo, es posible llevar a cabo un mantenimiento predictivo eficaz. Estos datos, tanto de tiempo real como de registros históricos, pueden utilizarse para mejorar el mantenimiento predictivo. El aprendizaje automático impulsado por la IA también permite a las máquinas detectar problemas de forma autónoma, indicando con precisión la necesidad de mantenimiento preventivo.
Beneficios del mantenimiento predictivo impulsado por la IA
El uso de la IA y el mantenimiento predictivo aporta una serie de beneficios a los entornos industriales. La automatización y los sistemas inteligentes permiten tomar decisiones eficaces y rápidas, ya que son capaces de detectar fallos potenciales e identificar posibles problemas que los métodos tradicionales normalmente pasarían por alto.
Además, la incorporación de la IA en los procesos industriales mejora la seguridad, ya que la supervisión y detección a tiempo de posibles errores permite aplicar rápidamente acciones preventivas y correctivas, reduciendo así el riesgo causado por los errores humanos.
Además, los modelos predictivos impulsados por IA ayudan a reducir los tiempos de respuesta y los recursos empleados en las acciones de mantenimiento, así como a mejorar la productividad, calidad y fiabilidad de los equipos.
Por último, el mantenimiento predictivo impulsado por IA mejora la satisfacción del cliente, ya que reduce el tiempo de inactividad, lo que se traduce en una mayor eficiencia y un mejor rendimiento durante las operaciones de producción.
Las mejores herramientas para la predicción de datos basada en IA
Para que las empresas dispongan de un sistema de mantenimiento predictivo basado en IA, es necesario seguir un proceso.
El uso de la IA y el aprendizaje profundo significa que las empresas tienen acceso a una amplia gama de tecnologías. Esto incluye escáneres de seguridad de aplicaciones web, como Invicti, que ofrecen comprobaciones automatizadas de vulnerabilidades con escaneado basado en pruebas.
Otra herramienta útil es el Mapa Cognitivo Gris Difuso, una herramienta desarrollada por Olavide. Se trata de una técnica basada en la combinación de un modelo dinámico que se representa mediante una organización de unidades de entrada, salida y procesamiento.
La aplicación de la IA en los procesos industriales también aporta un gran valor para predecir problemas. Desde el uso de datos para predicciones en tiempo real hasta el desarrollo de algoritmos para la optimización y la capacidad de autoaprendizaje, la IA puede ayudar a identificar y anticipar errores en las máquinas industriales para reducir el tiempo de inactividad y mejorar el rendimiento general del equipo.
Conclusión
El uso del mantenimiento predictivo a través de la IA permite a las empresas mantener sus equipos industriales en perfecto estado, ahorrando recursos y garantizando la máxima eficacia y productividad en sus procesos de producción.
Los modelos basados en la IA permiten detectar y predecir con precisión los fallos mecánicos, proporcionando a las empresas alertas tempranas y la oportunidad de resolver problemas complejos con rapidez. Al incorporar la IA a sus procesos, las empresas experimentan una mejora de la calidad del servicio, junto con menos riesgos operativos y una mayor satisfacción del cliente.
