Fabricación de mantenimiento predictivo Ai
La Inteligencia Artificial en el mantenimiento es la herramienta más avanzada que tiene el potencial de peinar grandes cantidades de datos de máquinas complejas y proporcionar información significativa para mejorar su salud y rendimiento.
En todo el mundo, los equipos de fabricación se enfrentan a fallos y tiempos de inactividad, debido a la naturaleza de las tareas repetitivas que realizan. Sin embargo, con una mayor demanda de eficiencia y calidad en la producción y la fabricación, los equipos de mantenimiento se ven sometidos a una presión cada vez mayor para evitar los tiempos de inactividad no planificados que provocan retrasos y pérdidas de clientes, lo que afecta a los resultados de la organización. Por lo tanto, es esencial limitar al máximo la posibilidad de que se produzcan paradas no planificadas. Esto puede lograrse con la ayuda de una solución de mantenimiento predictivo.
El mantenimiento predictivo se refiere al uso de un enfoque basado en datos, que analiza el estado de los equipos para predecir cuándo requieren mantenimiento. Las organizaciones de fabricación pueden mejorar significativamente el rendimiento y la vida útil de los activos utilizando medidas de mantenimiento predictivo adecuadas.
Datos de mantenimiento predictivo
La IA está abriendo nuevas puertas para reinventar los procesos empresariales, mejorar y aumentar la toma de decisiones humanas. Es un componente central de la transformación digital y de los esfuerzos hacia ella. La hoja de ruta impulsada por la IA se basa en una infraestructura sólida, estrategias de escalado, gobernanza e incorporación de los principios de la IA.
La IA estrecha hace uso de 20 o 30 métodos distintos de aprendizaje automático, pero es extremadamente limitada en lo que es capaz de hacer. Las mejores herramientas que tenemos son los discriminadores. Pero los discriminadores sólo pueden enseñar el concepto estrecho de lo que se discrimina. Y el discriminador discrimina ejemplos A o B. El ejemplo A será una salida bruta con métodos estándar. B será una salida de aprendizaje automático. Y el discriminador está configurado para determinar cuál es cuál. El discriminador ajustará continuamente el componente adversario de la red generativa hasta que no pueda distinguir de forma fiable entre las imágenes originales y las generadas por la máquina. En ese momento, está listo para realizar ese tipo específico de tarea.
Mantenimiento predictivo Dataiku
En la IA y el aprendizaje automático, el mantenimiento predictivo se refiere a la capacidad de utilizar volúmenes de datos para anticipar y abordar posibles problemas antes de que provoquen averías en las operaciones, los procesos, los servicios o los sistemas. Contar con sólidas herramientas de mantenimiento predictivo permite a las empresas anticipar cuándo y dónde pueden producirse posibles averías en el servicio y moverse para responder a ellas con el fin de evitar posibles interrupciones en los servicios.
El mantenimiento predictivo es similar al mantenimiento preventivo. Ambos son tipos de mantenimiento programado. Sin embargo, el mantenimiento preventivo implica las mejores prácticas generales para el cuidado de los equipos, sin conocer ningún detalle de cómo se ha utilizado el artículo. El mantenimiento predictivo utiliza el uso real medido, las condiciones de funcionamiento y la retroalimentación del equipo para generar predicciones individualizadas de problemas inminentes.
La implementación de servicios de mantenimiento predictivo permite a las organizaciones mantener los activos críticos durante el mayor tiempo posible para garantizar que los sistemas sigan siendo operativos. Esto permite a las organizaciones utilizar sus datos existentes para adelantarse a posibles averías o interrupciones y abordarlas de forma proactiva, en lugar de reaccionar a los problemas a medida que surgen. Esto incluye:
Mantenimiento predictivo Ai
El mantenimiento predictivo (PdM) es un salvavidas para muchos fabricantes, ya que puede evitar las averías de los equipos con reparaciones y renovaciones de material a tiempo. Al igual que en la sanidad, en la fabricación es mejor prevenir que curar. Pero, para maximizar la eficiencia de la PdM, es necesario implementar adecuadamente la inteligencia artificial y el internet de las cosas en el proceso. Siga leyendo para conocer las ventajas del mantenimiento predictivo mediante la IA y cómo puede ayudar exactamente a su empresa de fabricación.
Estas impresionantes estadísticas no son sorprendentes, ya que el PdM aborda los fallos de los equipos antes de que se produzcan para minimizar el tiempo de inactividad y las averías. Pero, el mantenimiento adecuado es un sistema afinado que implementa el poder tanto de la IA como del IoT.
El mantenimiento predictivo es una práctica para determinar el estado de los equipos en servicio para estimar cuándo debe realizarse el mantenimiento. Se basa en los datos recogidos por los sensores de los equipos y su posterior análisis. Así pues, el mantenimiento es un proceso complejo que plantea unos cuantos retos que los ingenieros deben superar para alcanzar todo su potencial.