Una visión para la próxima décadaDe cara al futuro, el campo del mantenimiento prescriptivo está a punto de dar un salto transformador. La convergencia de tecnologías avanzadas, como la IA, la informática de borde y la IoT, está destinada a redefinir la forma en que abordamos el mantenimiento y la salud de las máquinas. A continuación, se presentan ocho direcciones clave que darán forma al futuro del mantenimiento prescriptivo:
1. IA de nivel experto
El futuro del mantenimiento prescriptivo estará impulsado por sistemas de IA autónomos y de nivel experto. Estos sistemas se entrenarán con conjuntos de datos patentados masivos, enriquecidos con comentarios de expertos y datos de fallas. El objetivo es crear sistemas de IA que puedan igualar, e incluso superar, la experiencia de un analista de vibraciones de categoría IV. Este nivel de experiencia solo se puede lograr con grandes conjuntos de datos etiquetados por analistas de vibraciones de nivel experto y con el aprendizaje continuo de la IA a partir de las reparaciones e inspecciones de los clientes.
2. Computación de borde
Al procesar los datos en el borde de la red, cerca de la fuente de generación de datos, será posible lograr un muestreo muy frecuente y entregar los datos al usuario final en cuestión de segundos o minutos. Esto, a su vez, puede adelantarse a fallas rápidas y cubrir máquinas con todo tipo de ciclos de trabajo o intermitencia.
3. Alertas en tiempo real y perspectivas continuas
La combinación de inteligencia artificial de nivel experto y computación de borde permitirá alertas en tiempo real y conocimientos continuos. Esto proporcionará a los clientes una advertencia aún más temprana, especialmente para fallas rápidas críticas. Los analistas de vibraciones expertos internos seguirán desempeñando un papel vital, brindando asesoramiento adicional, alimentando a la IA con metadatos y contexto importantes y lidiando con casos de cobertura complejos que la IA aún está aprendiendo a manejar.
4. IA personalizada
El futuro del mantenimiento prescriptivo será personalizado. Los sistemas de IA se adaptarán a patrones de falla específicos, falsas alarmas y preferencias de los clientes. La IA no solo aprenderá de sus datos y etiquetas de expertos, sino también de su historial de entradas al sistema sobre modos de falla comunes, rutinas exitosas para reparar diversas fallas, cambios operativos de rutina y su nivel deseado de sensibilidad de alerta. Este nivel de personalización mejorará la calidad del diagnóstico y creará una relación simbiótica en la que la IA trabaja para el profesional de mantenimiento y mejoran las operaciones en conjunto.
5. Abriendo nuevos caminos para resolver nuevos problemas de cobertura
Ya estamos viendo cómo la detección personalizada y la inteligencia artificial optimizada pueden abrir nuevos caminos para resolver nuevos problemas de cobertura. Esto permitirá que los sistemas basados en inteligencia artificial, informática de borde e IoT cubran una gama más amplia de máquinas y modos de falla, mejorando aún más la eficacia del mantenimiento prescriptivo.
6. Integraciones de plataformas
El futuro del mantenimiento prescriptivo implicará integraciones profundas entre plataformas y soluciones especializadas. Por un lado, veremos integraciones con sistemas de detección, como el análisis de la firma del circuito (MCSA), el ultrasonido y la termografía. Estas integraciones permitirán cubrir cada vez más modos de falla de las máquinas, como los eléctricos, la lubricación y las velocidades de rotación extremas.
Por otro lado, la integración con plataformas de OT y TI, como los sistemas de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS) y Parts on Demand, permitirá automatizar los procesos a medida que los sistemas de salud de las máquinas y los procesos identifiquen los problemas y recomienden pasos para mejorarlos.
7. Integración con datos de proceso
La integración de los datos de estado de las máquinas con los datos de los procesos permitirá cubrir más tipos de activos. Además, abrirá oportunidades para optimizar la producción. Al aprovechar distintos tipos de datos, como las pruebas ultrasónicas (UT), el voltaje, la corriente, la presión y el caudal, podemos obtener una comprensión más completa del estado y el rendimiento de las máquinas. Esta integración detrás de un "panel único" nos permitirá optimizar tanto los resultados de mantenimiento como los de producción, lo que se traducirá en una mejora de la eficiencia operativa, la productividad y el rendimiento.
8. Asequibilidad
A medida que la IA se vuelve más automatizada y la tecnología de sensores se vuelve más barata, el mantenimiento prescriptivo será más asequible. Sin embargo, alcanzar esta escala requerirá una importante inversión inicial en recopilación de datos, capacitación en IA y gestión de flotas de IoT.
En conclusión, el futuro del mantenimiento prescriptivo es apasionante y está lleno de potencial. Si adoptamos estas direcciones futuras, podremos crear un enfoque más preciso, escalable y completo para el estado de las máquinas. Esto no solo mejorará la eficiencia y la eficacia de las estrategias de mantenimiento, sino que también contribuirá a la productividad y la rentabilidad generales de las empresas.
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