El internet de las cosas (IoT) trae consigo el entorno de la inteligencia artificial. Esto no es más que la habilidad de una máquina de poder aprender de forma autónoma teniendo en cuenta la evaluación de datos previos. Como caso práctico imagine que una planta industrial que fabrica automóviles deportivos requiere saber cuántos de sus productos se están vendiendo. Además, el nivel de satisfacción de los clientes y si los equipos van a requerir de un mantenimiento para que puedan trabajar en óptimas condiciones.
Actualmente SAP ya está trabajando estas funcionalidades en conjunto con otras empresas enfocadas a la digitalización. La inteligencia artificial (IA) permite predecir los factores anteriormente descritos sin la necesidad de utilizar un personal especializado. En la inteligencia artificial lo que prima son los datos previos, por lo que deben tener una data correcta, organizada, limpia y de volumen aceptable. El mantenimiento más usado para IA es el predictivo, el cual se encarga de predecir y/o anticipar fallas en un equipo para optimizar los procesos.
Los datos para el mantenimiento predictivo son recopilados por sensores, interruptores y demás componentes con el fin de ser procesados por distintos tipos de algoritmos. Estos datos no solo deben contener datos de buen funcionamiento, sino también datos de fallas, marca – modelo de la máquina, fecha de fabricación, fecha de puesta en servicio, ubicación de trabajo, etc. Hay que considerar que los equipos cuentan con un tiempo de vida y que sus sensores pueden detectar un posible patrón de degradación.
El uso de la IA cuenta con beneficios para el mantenimiento dentro de los cuales se tienen la detección de fallas antes de que ocurran. Esto conlleva a la reducción de costos, además se va contar con una mejor calidad en atención al cliente con el uso de asistentes virtuales. En consecuencia, se va contar con un sistema de negocio automatizado, y este tendrá un mejor control en los procesos y toma de decisiones confiables.
Otros aspectos resaltantes a tener en cuenta es que se reduce el almacén de las piezas de repuesto, se minimizan los periodos de parada de producción por fallas, se visualizan gran variedad de datos simultáneamente en tiempo real, se reduce la carga de trabajo para los trabajadores y se cuenta con una protección futura del personal debido a la predicción de situaciones de alto riesgo.
Como se mencionó anteriormente un parámetro de IA importante para los datos de las máquinas es su marca de fabricación. Este, representa un problema ya que en la mayoría de empresas peruanas no se cuenta con equipos de una sola marca. Ante ello, aparecen sistemas que se adaptan a los distintos equipos independientemente de la marca. Es de suma importancia contar con una data amplia y agrupada correctamente.
Como dato adicional la IA, se encuentra el hecho de prevenir riesgos laborales en planta. Por ello, se puede dar un aviso al operario en base a los datos de accidentes laborales pasados, zonas riesgosas, situaciones peligrosas, puntos ciegos, etc.
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