Uno de los motivos por los que diferentes empresas acuden a Imagar como consultoría informática especializada, es para garantizar la efectividad de sus sistemas. En el mundo empresarial actual, la eficiencia operativa es clave para la competitividad, esto quiere decir que minimizar fallos y optimizar los tiempos de producción es una prioridad. En este contexto, el mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental para evitar averías y reducir los tiempos de parada en múltiples sectores.
¿Qué es el mantenimiento predictivo con IA y cómo funciona?
A estas alturas, es evidente que la inteligencia artificial ha llegado para cambiar nuestra manera de hacer las cosas. Más allá de los chatbots y de otros usos más personales, las empresas y pymes pueden beneficiarse enormemente de esta tecnología. El mantenimiento predictivo es una estrategia que utiliza tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial y el machine learning, para anticipar fallos en maquinaria y sistemas antes de que ocurran. A diferencia del mantenimiento correctivo, que actúa después de una avería, o el mantenimiento preventivo, que se basa en revisiones periódicas, el mantenimiento predictivo permite intervenir justo cuando es necesario, evitando tanto reparaciones innecesarias como costosos tiempos de inactividad. Es decir, permite saber cuándo y en qué punto es preciso actuar.
El funcionamiento del mantenimiento predictivo con IA se basa en varios elementos clave:
- Sensores y recopilación de datos: Se instalan diferentes tipos de sensores según los equipos para monitorear variables como temperatura, vibración, presión y consumo energético, etc
- Análisis en tiempo real: La IA procesa los datos recopilados e identifica patrones que pueden indicar un posible fallo.
- Modelos de predicción: Mediante algoritmos de machine learning, el sistema aprende del comportamiento de los equipos y predice cuándo es más probable que ocurra una avería.
- Alertas y recomendaciones: Cuando el sistema detecta una anomalía, envía alertas a los responsables de mantenimiento para que tomen acciones antes de que se produzca un fallo.
Esta metodología permite a las empresas ser proactivas en lugar de reactivas, optimizando el mantenimiento y reduciendo imprevistos que puedan afectar la producción.
Beneficios del mantenimiento predictivo con IA en la industria
Las ventajas de aplicar IA en el mantenimiento predictivo son como se puede ver numerosas y afectan tanto a la rentabilidad como a la operatividad de las empresas. Algunos de los beneficios más destacados incluyen:
- Reducción de tiempos de parada: Al predecir fallos antes de que ocurran, se pueden planificar reparaciones sin llegar a interrumpir la producción.
- Ahorro en costes de mantenimiento: Se evitan reparaciones innecesarias y se optimiza el uso de recursos.
- Mayor vida útil de los equipos: El mantenimiento oportuno reduce el desgaste de las máquinas y prolonga su funcionamiento eficiente.
- Mejor seguridad en el entorno laboral: Detectar fallos a tiempo ayuda a prevenir accidentes y riesgos para los trabajadores.
- Optimización del rendimiento energético: Identificar fallos en motores y sistemas permite reducir el consumo energético y mejorar la sostenibilidad.
Un ejemplo de la efectividad del mantenimiento predictivo con IA lo encontramos en la industria aeronáutica. Empresas como Airbus han implementado sistemas inteligentes para monitorear el estado de los motores y otros componentes, reduciendo incidentes inesperados y mejorando la seguridad en sus vuelos. O, por ejemplo, en los parques eólicos, con sus turbinas gigantes en lo alto de montañas o en medio del mar, es evidente que subir para comprobar su estado no parece muy rentable, pero instalar sensores que te aporten la información, sí.
En Imagar, aplicamos nuestra experiencia en consultoría informática especializada para ayudar a empresas de distintos sectores a integrar soluciones de mantenimiento predictivo con IA. Desde la industria manufacturera hasta el sector energético, nuestros sistemas permiten mejorar la eficiencia operativa y evitar pérdidas económicas derivadas de fallos inesperados.
