EL FUTURO DEL MANTENIMIENTO ES AHORA: CÓMO EL “MACHINE LEARNING” ESTÁ HACIENDO AVANZAR A LA INDUSTRIA

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.

El siglo XXI nos ha lanzado a un mundo en el que el mantenimiento se considera una molestia y, a menudo, resulta más económico reemplazar un objeto en lugar de repararlo. Sin embargo, el siglo XXI también nos ha presentado avances tecnológicos que los equipos de mantenimiento solo podían soñar en el pasado.

Los conceptos detrás de la inteligencia artificial y el“machine learning”han existido durante un largo período de tiempo, a menudo mostrados en películas de ciencia ficción sobre robots que eventualmente se apoderaban del mundo. Si bien no estamos del todo a punto de que los robots inteligentes se hagan cargo, la aplicación de la inteligencia artificial y “el machine learning” están comenzando a expandirse en todas las industrias.

¿Cuál es la diferencia entre el Machine Learning y la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático o Machine Learning son conceptos que a menudo se usan indistintamente. Si bien son similares, la percepción de que son lo mismo puede generar confusión. En pocas palabras, la inteligencia artificial es el concepto más amplio de máquinas capaces de llevar a cabo tareas de manera inteligente, mientras que el Machine Learning es la aplicación actual de inteligencia artificial donde las máquinas tienen acceso a datos, aprenden y mejoran automáticamente de la experiencia sin estar explícitamente programados.

¿Por qué todos en la industria del mantenimiento hablan sobre el Machine Learning y la inteligencia artificial?

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.

Si bien el concepto de inteligencia artificial y su aplicación al aprendizaje automático han existido durante décadas, solo se ha convertido en una posibilidad en los últimos años. Esto es debido a:

  • el crecimiento del Big Data
  • La expansión del Internet industrial de las cosas (IIoT)
  • la recolección masiva de datos de los sensores de los activos
  • la disponibilidad de gran  poder de procesamiento para analizar grandes conjuntos de datos
  • el aumento de la demanda de las organizaciones intensivas en activos para aplicaciones avanzadas de mantenimiento predictivo.

Machine Learning para Mantenimiento

Tradicionalmente, hemos visto conceptos de Machine Learning aplicados a las industrias de transporte y finanzas en forma de coches automáticos y monitorización de fraude, respectivamente. En los últimos años, las aplicaciones de Machine Learning se han expandido a diversas industrias, incluida la de mantenimiento.

En el Machine Learning, los algoritmos no dependen de la programación explícita, sino que mejoran su desempeño en función del análisis interno de los datos. Esto significa que la aplicación de Machine Learning observa activamente lo que está sucediendo y cuál es el resultado. A partir de estos datos, la aplicación tiene el poder de formar predicciones y aprender y mejorar continuamente según el seguimiento y el análisis de éxito y fracaso.

Cuando pensamos acerca de cómo esto se puede aplicar a los procesos de mantenimiento, el Machine Learning ofrece la capacidad de aprovechar los algoritmos predictivos para optimizar los procesos de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y aumentar la producción. En otras palabras, el Machine Learning ofrece a la organización la capacidad de obtener una comprensión más profunda de los entresijos de sus activos físicos. Esto permite a las empresas adaptarse y responder a dinámicas cambiantes en tiempo real al detectar patrones y derivar cursos de acción alternativos en el futuro para evitar problemas similares. El Machine Learning ayuda a monitorizar activos, predecir problemas y cambiar rutinas para ayudar a los departamentos de mantenimiento a optimizar sus procesos de mantenimiento.

El aumento de las capacidades del Machine Learning para el mantenimiento ha cambiado la forma en el que éste es percibido. Posiblemente por primera vez, las organizaciones se entusiasman con las oportunidades disponibles para sus equipos de mantenimiento. Los ejecutivos se están dando cuenta rápidamente del impacto que este concepto y sus aplicaciones asociadas pueden tener en su capacidad para optimizar sus procesos de mantenimiento, implementar y mantener un proceso de mantenimiento predictivo y lo más importante, ahorrar dinero

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

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