La inteligencia artificial (IA) se impone como una fuerza para el mantenimiento preventivo, especialmente cuando cada segundo de parada técnica puede acarrear pérdidas financieras considerables.
Se acabaron los días de correr detrás de las fallas, la IA nos abre las puertas de un futuro donde anticipar es sinónimo de ahorrar.
¿Es un paso obligado hacia una eficiencia operacional aumentada y una competitividad reforzada? Nos parece que en ciertos sectores de actividad, esta transformación es mucho más que una tendencia; es un imperativo para mantenerse relevante en un paisaje industrial en evolución.
Este artículo es una inmersión en la corriente de la alta tecnología, donde la IA no es una simple ayuda, sino el eje de una revolución industrial silenciosa y decididamente eficaz. Embarca en el corazón de la estrategia de mantenimiento de mañana.
La evolución del mantenimiento: de reactiva a proactiva.
El mantenimiento industrial durante mucho tiempo estuvo dominado por un enfoque reactivo, en el que las acciones sólo se emprendían en respuesta a una falla o un mal funcionamiento. Sin embargo, con la evolución de las tecnologías y las exigencias económicas, un cambio de paradigma se está imponiendo. Hoy en día, la transición hacia el mantenimiento preventivo es una necesidad para las industrias que buscan optimizar su eficiencia y reducir los costos operativos.
Del mantenimiento correctivo al mantenimiento preventivo
Históricamente, el mantenimiento correctivo era la norma: las máquinas se usaban hasta que fallaban, y las reparaciones se llevaban a cabo post facto. Aunque este método es simple, resulta costoso en términos de tiempo de parada inesperado y reparaciones mayores. Con el advenimiento de nuevas tecnologías y un mejor entendimiento de los impactos económicos de las paradas no planificadas, las industrias han comenzado a adoptar estrategias de mantenimiento preventivo.
El mantenimiento preventivo consiste en llevar a cabo intervenciones regulares y planificadas, basadas no solo en intervalos de tiempo, sino también en el análisis de rendimiento y el estado operativo del equipamiento. Este enfoque está diseñado para prevenir fallas antes de que ocurran, apoyándose en inspecciones, pruebas, mediciones, ajustes y limpiezas regulares, que pueden ayudar a prolongar la vida útil del equipo y mantener su eficiencia.
Los números clave del impacto de las acciones preventivas.
La adopción del mantenimiento preventivo trae beneficios significativos. Según un estudio del Federal Energy Management Program (FEMP), la implementación del mantenimiento preventivo puede resultar en una reducción de los costos de mantenimiento de 12 a 18% en comparación con un enfoque correctivo. Además, permite reducir los tiempos de parada no planificados, que a menudo son mucho más costosos que las intervenciones planificadas. Un informe del U.S. Department of Energy indica que el mantenimiento preventivo puede mejorar la confiabilidad del equipo de 35 a 45% y reducir las fallas de 70 a 75%.
Las empresas que adoptan esta estrategia mejoran la durabilidad de su equipo, pero también se posicionan de manera competitiva minimizando las interrupciones imprevistas, lo que puede tener un impacto directo en su rentabilidad.
La inteligencia artificial en el corazón de la estrategia de mantenimiento
La llegada y el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en el sector industrial es un punto de inflexión en la estrategia de mantenimiento. Mientras que el preventivo ha transformado las operaciones de mantenimiento industrial, permitiendo una planificación y gestión más eficaces, la IA lleva esta eficiencia a un nivel superior. Al integrar sistemas inteligentes, los responsables de mantenimiento ahora pueden anticipar fallas con una precisión sin igual, optimizando así las intervenciones y minimizando los tiempos de parada.
Análisis en tiempo real: ¿cómo transforma la IA la supervisión?
El uso de la IA para la supervisión en tiempo real del equipamiento constituye un cambio crucial hacia un mantenimiento más proactivo. Las tecnologías de IA, incluido el aprendizaje automático y el análisis predictivo, permiten analizar enormes volúmenes de datos operativos en tiempo real. Esta capacidad para procesar e interpretar los datos provenientes de sensores incorporados en las máquinas ofrece una visión clara y anticipada del estado del equipamiento. Por ejemplo, algoritmos de IA pueden detectar anomalías sutiles en los comportamientos de las máquinas que a menudo preceden las fallas. Esto permite realizar intervenciones dirigidas mucho antes de que los problemas se vuelvan críticos, reduciendo así los riesgos de paradas inesperadas y costosas.
Personalización y precisión: ¿cómo mejora la IA las operaciones de mantenimiento?
La IA no solo mejora la supervisión; también permite una gran personalización y precisión en los programas de mantenimiento. Cada máquina puede tener un patrón de desgaste único, influenciado por factores como su entorno operativo, su antigüedad y sus condiciones de uso específicas. Los sistemas de IA son capaces de aprender de estas particularidades y ajustar las estrategias de mantenimiento para cada equipo de forma individual. Esta personalización no solo conduce a un mantenimiento más eficaz, sino también a una optimización de los recursos, ya que las intervenciones están precisamente adaptadas a las necesidades reales de cada máquina, evitando así el exceso o el uso insuficiente de los componentes vitales.
La integración de la IA en las estrategias de mantenimiento ya no es una tendencia futurista, sino una realidad operativa que está transformando el paisaje industrial, haciendo los procesos no solo más eficientes, sino también más resilientes. Apoyándose en la IA, las empresas no solo pueden anticipar los problemas potenciales, sino también resolverlos de manera proactiva, asegurando así una continuidad óptima de las operaciones mientras mantienen un alto nivel de rendimiento.
Implementar la inteligencia artificial para optimizar el mantenimiento preventivo
Con un marco estratégico ya en su lugar, desplegar la inteligencia artificial en el mantenimiento preventivo requiere pasos metódicos para una integración exitosa. Este proceso no se limita a la instalación de tecnologías avanzadas; involucra una transformación cultural y organizativa profunda.
Los pasos importantes de la integración de la IA en los procesos de mantenimiento
- El establecimiento de un sólido ecosistema de datos. Los datos históricos y en tiempo real de las máquinas deben ser integrados en una plataforma centralizada. Esto a menudo requiere sensores avanzados y sistemas IoT (Internet de las Cosas) que puedan recoger información precisa y continua.
- Verificación de la calidad de los datos. Una limpieza y validación rigurosa de los datos es esencial para evitar alimentar los modelos de IA con información errónea que podría conducir a diagnósticos incorrectos.
- Desarrollo de los modelos de aprendizaje automático y análisis predictivo. La construcción de estos modelos debe ser realizada en estrecha colaboración con expertos en mantenimiento para asegurar que los resultados sean pertinentes y aplicables. Estos modelos son luego entrenados con los datos recopilados, ajustados y validados a través de ciclos iterativos para afinar su precisión.
Casos de uso exitosos y lecciones aprendidas
Empresas líderes en los sectores de energía, fabricación y transporte ya han realizado avances significativos al integrar la IA en su mantenimiento. Por ejemplo, en el sector energético, compañías utilizan modelos predictivos para anticipar las fallas de las turbinas de gas, permitiendo mantenimientos planificados que evitan paradas costosas y no planificadas.
Varias lecciones pueden ser extraídas de estos éxitos.
- Las partes interesadas deben estar comprometidas en todos los niveles de la organización para superar la resistencia al cambio y adoptar las nuevas tecnologías.
- El personal técnico debe beneficiarse de una formación continua sobre las herramientas de IA y las mejores prácticas en mantenimiento predictivo para mantener la eficacia del sistema.
- La adaptabilidad de los modelos de IA es fundamental; deben ser regularmente actualizados para reflejar los cambios en las condiciones operativas o el nuevo conocimiento.
Palabra de experto
Y concretamente, ¿cuál es el papel de la GMAO (o software de mantenimiento) DimoMaint?
“La interoperabilidad de las GMAO DimoMaint permite recibir una solicitud de intervención, o una orden de trabajo proveniente de un sensor iOT, de un sistema de gestión técnica centralizada, un MES, o un módulo de IA predictiva basado en la correlación de medidas bien pensadas. La GMAO se convierte en el receptáculo de las alertas o desvíos.”
Sébastien LATOUR, Responsable de gama, DimoMaint.
La integración de la inteligencia artificial en las estrategias de mantenimiento preventivo no es un fin en sí mismo, sino un medio dinámico para mejorar la resiliencia y la eficiencia de las operaciones industriales. Al aprovechar el poder de la IA, las empresas no solo pueden prever y prevenir las fallas de los equipos, sino también optimizar los ciclos de mantenimiento y reducir los costos operativos. Los avances en IA ofrecen oportunidades sin precedentes para los responsables de mantenimiento que desean transformar sus operaciones y asegurar un rendimiento sostenible en un mercado cada vez más competitivo.
