Mantenimiento predictivo con IA, máxima eficiencia y ahorro para el sector industrial

La Inteligencia Artificial predictiva aplicada a los procesos de producción industriales permite la optimización del mantenimiento y rendimiento de los equipos, la mejora de la eficiencia y la seguridad, además de la reducción de costes, explican desde PerdictLand AI.

Lo dijo Benjamin Franklin: “Una onza de prevención vale tanto como una libra de curación”. Es nuestro “más vale prevenir que curar”, que Franklin debió esbozar más en calidad de inventor que de padre fundador de los Estados Unidos.

En 2024, en plena evolución vertiginosa de la Inteligencia Artificial, ambas máximas se pueden traducir en un concepto, el de mantenimiento predictivo, que aplicado a diversos sectores, sobre todo el industrial, puede suponer un ahorro de decenas de miles de euros.

El mantenimiento predictivo, explica el CEO de PredictLand AI, Javier Orús, es una estrategia que utiliza datos y análisis avanzados para predecir cuándo es altamente probable que una máquina falle, permitiendo así una intervención proactiva antes de que ocurra una avería. Se basa en el seguimiento continuo de variables clave de rendimiento y en la detección de patrones o anomalías que puedan indicar un posible fallo en el futuro cercano.

¿Cómo lo logra? Con aplicaciones específicas de Inteligencia Artificial Predictiva basadas en el Machine Learning, es decir, mediante el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos.

Esta herramienta puede detectar e informar de problemas y anomalías en la cadena de producción, desde la fabricación per se a la logística o la gestión del suministro. El resultado: optimización del mantenimiento y rendimiento de los equipos, la mejora de la eficiencia y la seguridad, además de la reducción de costes.

El mantenimiento predictivo, añade Javier Orús, se lleva a cabo de dos formas. La primera es la detección de anomalías.

El aumento repentino en la vibración de un motor podría ser un indicador de desgaste en los rodamientos, mientras que un incremento en la temperatura de un equipo electrónico, por ejemplo, podría señalar un problema de refrigeración. Otros aspectos que considerar en la detección de anomalías mediante IA, la presión, el consumo de energía, la temperatura ambiental o la humedad relativa en la zona de trabajo de cada unidad de producción, se monitorizan mediante sensores y dispositivos IoT (el llamado internet de las cosas). Los datos recogidos se analizan aquí para identificar patrones anómalos que podrían indicar un deterioro en el estado de la máquina.

Al detectar estas anomalías en una etapa temprana, los equipos de mantenimiento pueden intervenir de manera proactiva para corregir el problema antes de que se convierta en una avería costosa.

La clave de usar Machine Learning / IA para ello es que puede haber patrones anómalos teniendo en cuenta todas las variables a la vez, es decir, no solamente revisando cada variable de forma independiente. Esta detección conjunta de patrones de múltiples variables es prácticamente imposible.

El mantenimiento predictivo también se enfoca en la predicción de fallos. Esto implica utilizar algoritmos avanzados para analizar los datos históricos y en tiempo real con el fin de identificar tendencias y patrones que puedan indicar un riesgo creciente de avería.

Los modelos predictivos pueden utilizar una variedad de técnicas, como el análisis de series temporales, el aprendizaje supervisado y no supervisado, y las redes neuronales para predecir cuándo es probable que ocurra una avería. Estos modelos pueden, a su vez, tener en cuenta factores como el tiempo de funcionamiento de la máquina, el historial de mantenimiento, las condiciones ambientales y otros factores que puedan afectar su rendimiento.

Al anticiparse a los fallos potenciales, las empresas pueden planificar el mantenimiento de manera más eficiente, programando intervenciones en momentos que minimicen el impacto en la producción, como por ejemplo el cambio de turno o los minutos de descanso.

Además, enfatizan desde PredictLand AI, al abordar los problemas antes de que se conviertan en averías reales, se pueden evitar costes significativos asociados con la reparación de equipos dañados y los tiempos de inactividad prolongados.

Así las cosas, la implantación efectiva del mantenimiento predictivo ofrece una serie de beneficios tanto para las empresas como para los fabricantes de equipos:

• Reducción de costes de mantenimiento: Al predecir y prevenir fallos, las empresas pueden reducir los costes asociados con el mantenimiento correctivo no planificado y las reparaciones de emergencia.
• Maximización del tiempo de actividad: evitando paradas no planificadas, el mantenimiento predictivo ayuda a maximizar el tiempo de actividad de las máquinas y garantizar una producción continua y eficiente.
• Optimización de recursos: al programar el mantenimiento en función de la necesidad real, las empresas pueden optimizar el uso de recursos como mano de obra, repuestos y equipos de mantenimiento, es decir, la “cadena de suministro” del mantenimiento.
• Mejora de la seguridad: detectando y corrigiendo problemas de seguridad potenciales, el mantenimiento predictivo contribuye a crear un entorno de trabajo más seguro para todos los empleados.
• Prolongación de la vida útil de los equipos: gracias al mantenimiento de los equipos en condiciones óptimas.

Para Bruno Gerlic, Chief Revenue Officer de PredictLand AI, nos encontramos, ahora sí, ante una herramienta que supone una verdadera ventaja competitiva para las empresas industriales: “A diferencia de los enfoques preventivos, que se programan sin un motivo concreto, y los correctivos, que ya llegan a toro pasado, el mantenimiento predictivo puede reducir hasta un 30% las paradas no planificadas, y disminuir en un 10% el costo total de propiedad. Desde luego, es un cambio de paradigma, concluye, para los directores de plantas.

Las perspectivas de crecimiento de este mercado global, valorado en 10.000 millones de dólares, son de un 10% y un 20% anual según diversos analistas de mercado.