Mantenimiento predictivo con IA: prolongación de la vida útil de las máquinas industriales

Mantenimiento predictivo con IA: prolongación de la vida útil de las máquinas industriales 

Para los fabricantes, el tiempo de inactividad es costoso. Los estudios demuestran que el 82 % de las averías de los activos industriales son aleatorias, lo que hace que el mantenimiento programado sea a menudo ineficaz. Aquí es donde el mantenimiento predictivo basado en IA, habilitado por las tecnologías IIoT, está cambiando la forma en que las fábricas cuidan las máquinas, ayudando a reducir el tiempo de inactividad, disminuir los costes y prolongar la vida útil de los equipos.

En una de las ediciones de IIoT World Manufacturing Days, expertos de AVEVA, Polyn Technology, Schneider Electric y Harman compartieron cómo la inteligencia artificial, la computación periférica y los sensores inteligentes están transformando las estrategias de mantenimiento en todos los sectores.

Por qué es importante el mantenimiento predictivo

Detección temprana: el análisis predictivo puede revelar problemas semanas o incluso meses antes de que se activen las alarmas, lo que proporciona a los fabricantes un tiempo de respuesta crítico para actuar.

Uso más inteligente de los datos: como señaló Polyn Technology, el procesamiento de datos a nivel de sensor reduce la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos sin procesar a la nube. Esto reduce los costes, ahorra energía y hace que el mantenimiento predictivo sea viable en más aplicaciones.

Valor comercial directo: al prevenir averías y optimizar los programas de mantenimiento, las empresas reducen las reparaciones innecesarias y mejoran la productividad general.

Estrategias de mantenimiento en evolución

El enfoque está pasando del mantenimiento reactivo a enfoques más estratégicos:

Protección de activos: Schneider Electric destacó cómo el mantenimiento predictivo ahora ayuda a maximizar la vida útil de las máquinas y, al mismo tiempo, protege las inversiones de capital.

Eficiencia operativa: el análisis integrado proporciona una visión más amplia de las operaciones, lo que mejora la programación de las piezas de repuesto, los equipos de mantenimiento y los presupuestos.

Aprovechar la información para ayudar a las personas

Para que el mantenimiento predictivo tenga éxito, la información debe proporcionarse donde más se necesita: en la planta de producción.

Harman destacó el papel de los dispositivos móviles, las herramientas de RA/RV y los sistemas de proyección para proporcionar a los trabajadores de primera línea información útil en tiempo real.

Este enfoque centrado en el usuario garantiza que las decisiones se tomen rápidamente, sin depender de largos ciclos de revisión por parte de los departamentos de TI o ingeniería.

¿Cuál es el futuro del mantenimiento predictivo?

Chips neuromórficos: la nueva tecnología de procesamiento a nivel de sensor reduce las necesidades y los costes energéticos, lo que favorece su adopción a gran escala.

IA periférica: acercar el cálculo a las máquinas reduce la latencia y la dependencia de la nube.

Interfaces inmersivas: la RA, la RV y los gemelos digitales se convertirán en herramientas estándar para el mantenimiento y la formación.