Con el crecimiento de la IA industrial y el IoT, las organizaciones en la mayoría de los sectores se están reinventando a través del software. Las empresas están aprendiendo cómo utilizar su información no solo para examinar el pasado sino también para pronosticar el futuro.
El mantenimiento es un área vital que puede generar importantes ahorros de costos y valor de fabricación en todo el mundo. Incluso el gasto del tiempo de inactividad de la máquina es sustancial: según lo declarado por la Sociedad Internacional de Automatización, se han perdido anualmente $ 647 mil millones en todo el mundo. Durante este tiempo, las organizaciones no tienen procedimientos de mantenimiento para facilitar el tiempo de inactividad y aumentar la efectividad. Parece haber más confusión, pero aún así, a través del enfoque ideal para hacer uso de estadísticas de datos de la búsqueda de una eficiencia funcional óptima.
Junto con AI y ML, tenemos la capacidad de procesar enormes cantidades de datos de sensores más rápido que antes. Esto brinda a las organizaciones una oportunidad incomparable para aumentar las operaciones de mantenimiento existentes y agregar algo nuevo: mantenimiento predictivo.
Un sector que podría ver ahorros sobresalientes de la IA es la fabricación. Cuando la mayoría de los fabricantes ya están utilizando algún tipo de mantenimiento preventivo o predictivo, la inteligencia artificial podría marcar el comienzo de una nueva era de expansión. Es posible que se pregunte cómo pueden los datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pertenecer al sistema de mantenimiento actual que estoy usando actualmente. Rompamos un par de tipos de mantenimiento comunes junto con su función que AI realiza en cada uno.
El papel de la inteligencia artificial en el mantenimiento productivo total
El Mantenimiento Productivo Total (TPM) es un enfoque holístico para mejorar y mantener activos críticos y procedimientos operativos que resulta en menos disputas, menos tiempo de inactividad, mayor producción y mayor protección. Fabricado en la década de 1960, la mayoría de las empresas industriales ahora han comenzado a utilizar este procedimiento para completar de manera efectiva el mantenimiento del sistema basado en estadísticas históricas de datos y tablas de tiempo de cuándo se requiere la reparación. Con las teorías del mantenimiento de rutina propuesto, TPM tiene la intención de mejorar la Eficacia general del equipo (OEE) y el crecimiento de la planta. Con el servicio de rutina del equipo, podrá mantenerse alejado de averías y aumentar el ancho de banda de los activos.
Inteligencia artificial junto con la adopción e implementación de mantenimiento autónomo
Ciertamente, una de esas funciones centrales de TPM es el Mantenimiento Autónomo (AM). Este tipo de mantenimiento hace que todos sean responsables del rendimiento y el mantenimiento del sistema. El mantenimiento del equipo lo realizan los operadores del sistema, en lugar de que los técnicos de mantenimiento sean los únicos que reparan los activos. Al hacer que los operadores de máquinas realicen el mantenimiento de rutina en los activos, los técnicos ahora se han liberado para concentrarse en ajustes más grandes para mejorar toda la eficiencia del sistema. AM puede ser difícil de ejecutar, ya que normalmente requiere una buena cantidad de comunicación y capacitación. Deficiencia de los operadores de dispositivos que poseen los técnicos de datos del sistema histórico, y también los técnicos tal vez no sean tan rápidos para dejar ciertos trabajos sin previsión de nuevas tareas laborales.
Hoy en día, las empresas pueden beneficiarse de las aplicaciones impulsadas por IA, lo que facilita mucho la adopción del mantenimiento autónomo. Los operadores alrededor de la línea del frente pueden conocer su maquinaria mucho mejor que antes. Poseer toda su información histórica en un único panel de control de fácil acceso mantiene a todos en la misma página y también hace que sea mucho más fácil vacunar a las máquinas, más rápido. Hoy en día, las empresas pueden garantizar que todos los propietarios obtengan las herramientas adecuadas y el conocimiento adecuado en el momento más adecuado para terminar el trabajo.
Diferenciación entre mantenimiento preventivo planificado y mantenimiento predictivo
El mantenimiento preventivo planificado (PPM) es un servicio impulsado por eventos o tiempos que requieren reparación. Una parte importante de TPM, este tipo de sistema asegura que el mantenimiento de rutina se programe mientras algunas máquinas funcionan como una forma de detener el tiempo de inactividad no planificado y también optimizar la vida útil y la eficiencia del equipo. Aunque poderoso, hay inconvenientes particulares para el método particular. No es una ciencia exacta, corre el riesgo de mantener en exceso o incluso de mantener sus propios activos, además, depende de los parámetros para obtener evaluaciones regulares, pero no tiene en cuenta la información contextual.
El mantenimiento predictivo utiliza letreros y notificaciones basados en la condición para las demandas de mantenimiento de rutina solo si sus camiones están en peligro de avería, optimizando su propia cadencia de servicio y optimizando la disponibilidad del vehículo. Como ejemplo, un automóvil le notificará si el motor corre el riesgo de sobrecalentar el programa de mantenimiento planificado. Tal mantenimiento se realiza en caso de que sus vehículos sigan funcionando pero con altas posibilidades de falla.
Datos e inteligencia artificial en mantenimiento preventivo y predictivo
A medida que la accesibilidad a los datos y la conectividad se vuelve más barata y se extiende más en la industria, numerosas compañías buscan servicios de mantenimiento predictivo o mantenimiento basado en condiciones, impulsado por el aprendizaje automático y el análisis.
PPM se basa principalmente en datos basados en el tiempo. Por ejemplo, en un automóvil, el mantenimiento se determina exactamente por el período de kilometraje o el tiempo transcurrido obligado a establecer cuándo debe realizarse el mantenimiento. Estos datos además contrastan exactamente cómo funciona un activo en particular que el otro de los activos similares. Las estadísticas solo le informan exactamente lo que podría ocurrir. La mayoría de las tecnologías de mantenimiento giran en torno a la distribución de información, quizás no agregándola a datos en tiempo real. Pero entregar la información es solo el primer paso: lo que puede hacer con toda esta información es lo que realmente importa. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a agregar y hacer que la utilización de sus datos sea más rápida.
El mantenimiento predictivo utiliza información de varias fuentes, como registros históricos de servicio, datos de sensores en las máquinas y datos climáticos para determinar cada vez que una máquina necesita servicio. Utilizando datos de activos en tiempo real más estadísticas históricas, los operadores pueden tomar decisiones más correctas sobre cada vez que una máquina exigirá una reparación. El servicio preventivo requiere una enorme cantidad de información y a través del uso de IA y Software de mantenimiento preventivo., traduce esa información en datos significativos y puntos de información, lo que le ayuda a evitar la sobrecarga de información.
La información del sensor y las unidades de aprendizaje automático harán posible extraer rápidamente más valor de enormes cantidades de datos desordenados. Los softwares de mantenimiento predictivo actualizan sus procesos de mantenimiento actuales utilizando IA para asegurarse de que sus amigos tengan el conocimiento y los recursos adecuados para mantener sus activos de misión crítica funcionando al máximo rendimiento.
Resumen: Función de AI en la mejora de los programas y procesos de mantenimiento de rutina
El secreto inherente a la ejecución efectiva de las operaciones de mantenimiento que realmente satisfacen las demandas de su empresa es saber exactamente a qué requisitos desea respuestas y también cómo la información puede ayudar a obtener estas respuestas. ¿Desea comprender lo que ya ocurrió para poder presupuestar y planificar para el próximo año? ¿O desea descubrir cómo detener exactamente el tiempo de inactividad no planificado, reducir los gastos y acelerar las reparaciones?
Dado que la digitalización continúa cambiando las organizaciones, la optimización de sus operaciones y la implementación quizás no solo del mantenimiento preventivo, sino también de las aplicaciones de mantenimiento predictivo, se han convertido en apuestas para vivir. La tecnología ya no es solo un lujo, es necesario seguir siendo competitivos y minimizar el tiempo de inactividad, mejorar la seguridad y los ingresos.
—: Autor Bio: –
Nombre: – Himanshu Narwani
Designación: – Inbound Marketing Associate en Inbound Mantra
Ubicación: – Gurugram, Haryana, India
Descripción: – Himanshu Narwani es el promotor de una empresa SAAS llamada ManagerPlus, que proporciona software de gestión de órdenes de trabajo, software de gestión de activos, software de gestión de inventario y más.