Históricamente, el mantenimiento se ha visto como una fuente de gastos. Las empresas dudaban en dedicar dinero a las iniciativas de mantenimiento porque cada euro gastado en mantenimiento se consideraba una fuente de perdidas. A pesar de esto, el mantenimiento es crítico para que las empresas intensivas en activos sean viables en el mercado. El equipo debe mantenerse para que la producción continúe.
Extraer valor de los datos procedentes de la actividad diaria de una empresa es clave para la mejora de los procesos y, por tanto, machine learning debe estar muy presente. Esto implica que hay que erradicar de la mentalidad de muchos responsables industriales algunas ideas que lastran este crecimiento.
El Machine Learning se adelanta a los posibles errores
Machine learning es la rama de la inteligencia artificial que se refiere a la capacidad de una máquina equipada con inteligencia artificial de administrar y, sobre todo, de aprender automáticamente. En base a la identificación y extracción de patrones complejos de entre millones de datos, un algoritmo es capaz de extraer información y obtener predicciones de alto valor sobre comportamientos futuros para una mejor toma de decisiones.
Esto implica que, automáticamente, los sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. El Machine Learning se adelante a los fallos y nos permite tomar decisiones en base a datos empíricos, de manera más ágil e inteligente.
El ‘machine learning’ es un maestro del reconocimiento de patrones
Las tecnologías de Machine Learning han sido investigadas durante décadas, pero en los años más recientes su aplicación a la Inteligencia Artificial para las plantas y operación de maquinaria o activos industriales está avanzando a grandes pasos.
El uso de este tipo de mantenimiento, el predictivo, está siendo un reclamo gracias al crecimiento de las herramientas tecnológicas, el Big Data, la expansión del IoT, la disponibilidad de trabajar de forma colaborativa y en la nube, procesar eficientemente los volúmenes de datos, integrando la necesidad de contar con capacidades de predicción para gestionar activos complejos.
La industria del mantenimiento plantea una perspectiva especialmente interesante para aplicaciones de Machine Learning. En los últimos años, las organizaciones intensivas en activos han estado buscando formas de cambiar sus procesos de mantenimiento de reactivos a predictivos para aumentar la eficiencia de los activos, reducir el tiempo de inactividad y, en última instancia, ahorrar dinero.
El Machine Learning ofrece una nueva ruta más inteligente para alcanzar estos objetivos. Con la implementación de modelos de Machine Learning se puede:
- Crear modelos predictivos para maximizar la vida útil de los activos, la eficiencia operativa o el tiempo de funcionamiento.
- Aprovechar los datos pasados y continuos.
- Optimizar las operaciones de mantenimiento periódico.
- Evitar o minimizar los periodos de inactividad de los equipos.
De igual forma, durante el entrenamiento de los modelos, se puede detectar anomalías y probar correlaciones mientras buscan patrones a través de las diversas fuentes de datos.
Inteligencia artificial y Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es en definitiva un conjunto de acciones necesarias para mantener las máquinas en funcionamiento, reduciendo al mínimo los tiempos improductivos por fallos, averías de maquinaria o paradas imprevistas.
El objetivo principal es anticiparse a las paradas inesperadas y minimizar los tiempos de inactividad en las empresas industriales en las que se incluyen tareas como cambios de piezas, aceites, revisiones periódicas, etc. Algunas actividades de este mantenimiento son innecesarias, pero, aun así, siguen siendo menos costosas que una reparación.
La utilización de Inteligencia Artificial o Deep learning permite una gestión del mantenimiento predictivo más eficaz y rápido.
Cómo se diferencia el mantenimiento predictivo del mantenimiento tradicional
El mantenimiento predictivo da respuesta a los retos de la transformación de la industria porque, a diferencia de los métodos tradicionales,
- Utiliza sensores que permiten la captación de datos en tiempo real de la máquina o proceso en cuestión.
- Realiza un procesamiento de datos por sistemas de inteligencia artificial que permiten la detección de patrones de comportamiento.
- Genera predicciones de valor en relación con el rendimiento de la maquinaria.
¿Cómo aprende y nos alerta el mantenimiento predictivo?
Para poner en marcha el mantenimiento predictivo es necesario contar con algoritmos que estén continuamente aprendiendo y que mejoren los modelos y aquí es donde entra la Inteligencia Artificial y los algoritmos de Deep learning.
Las arquitecturas y métodos de Deep Learning se definen a menudo como una clase de redes neuronales de Inteligencia Artificial en las que un número alto de capas y neuronas permiten la abstracción de problemas más complejos y apoyan otras características como la capacidad de aprendizaje no supervisado o la extracción automática de características.
Entre los métodos del Deep Learning, destacan las redes neuronales recurrentes (Recurrent Neuronal Networks – RNN) que suelen ser utilizadas cuando los datos son tratados como una secuencia, donde el orden particular de los mismos puede ser importante. Además, estas redes, se pueden combinar con otros tipos, como por ejemplo con las redes neuronales convolucionales (Convolutional Neuronal Networks – CNN) para generar y crear nuevos modelos con los que responder a la problemática de los mantenimientos predictivos.
Machine Learning: Mantenimiento predictivo para la industria
Una de las metas de confiabilidad en la industria, consiste en identificar y administrar los riesgos que pueden producir fallos costosos que afectan a las cadenas productivas.
En la actualidad, las tecnologías en aprendizaje de las computadoras o, como se conoce en inglés, machine learning, están ayudando a las industrias a obtener elevados niveles de inteligencia situacional, para guiar las acciones y proveer advertencias tempranas de posibles fallas, que anteriormente no se detectaban.
El machine learning está pavimentando el camino para tomar decisiones accionadas por datos, de manera más ágil e inteligente. El mantenimiento predictivo es una estrategia de inspección que utiliza datos y modelos para decir cuando un activo, algún equipo o maquinaria puede fallar, de forma proactiva de tal forma que las acciones correctivas puedan plantearse antes de tiempo.
La utilización del machine learning, está tomando fuerza gracias al crecimiento de la tecnología de manejo de enormes volúmenes de datos o big data, la expansión del Internet de las Cosas industrial (I.I.o.T.), la disponibilidad del poder de cómputo en la nube, que permite procesar eficientemente estos volúmenes de datos, aunado a la gran necesidad de contar con capacidades de predicción para manejar activos y maquinaria compleja.
Es especialmente atractivo en sectores cuyos activos tengan una alta intensidad de uso y cuya parada involuntaria o no programada pueda afectar de manera muy negativa a la empresa (ya sea económicamente o de otra forma).
Un buen ejemplo, son los sectores más orientados a la fabricación como el automovilístico o críticos como el ferroviario, aeroespacial, o las Utilities como Energía ó Oíl & Gas. En este tipo de industrias, las paradas en la cadena de producción tienen un impacto directo en la facturación, por lo que cualquier mejora que ayude a minimizar estas situaciones tiene un alto impacto positivo.
Por ejemplo, en el sector eléctrico poder reconocer los fallos en los equipos, evitar improductividad no planeada y los costes de reparación, entre otros factores, son críticos para la productividad y el éxito en este sector. El machine learning está aumentando la inteligencia de la red para aprovechar los datos y visión que genera el I.I.o.T., con numerosos sensores conectados a lo largo de redes inmensas. Con los transformadores, cables, turbinas, unidades de almacenamiento, etc., el potencial de fallo de algún equipo, en algún lugar, es muy grande y con alto riesgo, por lo que predecir fallos con modelos de datos y algoritmos, es la solución para mantener la red funcionando sin contratiempos.
Lo mismo ocurre en el caso del sector energético y gas, la capacidad de anticiparse a los fallos y evitar tiempos muertos, costes de reparación y daño al ambiente en general, son críticos para el éxito a lo largo de todas las áreas de negocio, desde la identificación de reservas y pozos, hasta las estrategias de perforación, producción y procesamiento.
La combinación de machine learning y aplicaciones de mantenimiento basados en datos de I.I.o.T., permiten generar estimados exactos de fallas en los equipos, un rango positivo de posibles resultados, reducción de tiempos muertos y costos asociados, que hacen que la inversión en esta tecnología valga la pena.
Como resultado de las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático que proporciona el Machine Learning, las organizaciones de Fortune 1000 están empezando a centrarse más en sus procesos de mantenimiento e invertir en ellos. En combinación con las funcionalidades de los ERP de próxima generación, las empresas pueden construir una base para liderar el camino hacia nuevos modelos de negocio y procesos altamente adaptativos. Podemos afirmar que el futuro del mantenimiento puede ser brillante gracias a la inteligencia artificial y al Machine Learning
