Aprendizaje automático de predicción de fallas: uso de aprendizaje automático para encontrar fallas antes de que ocurran

El aprendizaje automático de predicción de fallas es la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito del mantenimiento. La tecnología efectiva y asequible ahora está disponible para ayudarlo a monitorear sus activos críticos durante todo el día. Tan pronto como el equipo de monitoreo detecta algo fuera de lo común, puede comunicarse automáticamente con un sistema informático centralizado. Esto le permite tomar medidas antes o inmediatamente después de que ocurran las fallas.

Mantenimiento predictivo, preventivo y reactivo

La mayoría de las empresas operan en algún punto del espectro entre el 100 % de mantenimiento reactivo y el 100 % de mantenimiento predictivo . Por lo general, las instalaciones tienen elementos de mantenimiento reactivo y predictivo, así como también alguna estrategia de mantenimiento preventivo . Es importante enfatizar que cuanto más se acerque una empresa al mantenimiento predictivo, mejor. El uso efectivo del aprendizaje automático ayudará a que su organización avance en esa dirección, lo que conduce a un mejor rendimiento y menores costos.

Por qué el aprendizaje automático supera al monitoreo humano

En esta era de inteligencia artificial, es importante comprender qué pueden hacer las máquinas mejor que los humanos y qué pueden hacer los humanos mejor que las máquinas. Ambos son fundamentales para mantener una empresa exitosa si se comprenden y emplean las fortalezas. El monitoreo de la máquina se puede hacer constantemente; los técnicos humanos solo pueden monitorear los activos periódicamente.

Alertas en tiempo real

Dado que los equipos como los sensores pueden monitorear constantemente, pueden proporcionar alertas en tiempo real tan pronto como surja un problema potencial. Por ejemplo, los técnicos pueden especificar rangos aceptables. Las máquinas pueden enviar una alerta tan pronto como un activo se sale de ese rango. Si una persona verifica manualmente los rangos, incluso a diario, podría tener un retraso de 24 horas antes de que se detecte el problema.

Reparaciones predictivas

En un nivel más avanzado, el aprendizaje automático puede usar datos pasados para generar conclusiones. Por ejemplo, puede ser capaz de calcular la probabilidad de que los errores resulten en un mal funcionamiento o falla total. Luego, la gerencia puede usar este análisis para realizar tareas de mantenimiento predictivo antes de que ocurra la falla.

Detección de mal funcionamiento

En algunos casos, puede ser más seguro y menos dañino si un proceso o una máquina se detiene antes de que ocurra un mal funcionamiento. Una aplicación común es que muchas máquinas cortan la energía antes de que el motor se sobrecaliente, causando mucho más daño. Puede programar activos específicos para desconectarlos, tan pronto como ocurra un mal funcionamiento.

Menos filtrado de datos

Las máquinas pueden filtrar miles de puntos de datos cada segundo, sacando conclusiones basadas en la dirección y programación humana. Los humanos simplemente no pueden procesar datos de la misma manera o velocidad.

Seis maneras en que el aprendizaje automático mejora los sistemas

El aprendizaje automático puede ayudar a casi cualquier organización a reducir los costos al facilitar reparaciones más rápidas. Esto conduce a menos tiempo de inactividad en general y facilita la ampliación a medida que aumenta la demanda. Lo que es más importante, el aprendizaje automático puede contribuir a un entorno de trabajo más seguro para todos.

1. Costos más bajos

Emplear sensores e inteligencia artificial puede ser mucho menos costoso que confiar en ingenieros o técnicos para realizar las mismas tareas.

2. Reparaciones más rápidas

Debido a que el aprendizaje automático proporciona monitoreo las 24 horas, se le alertará de inmediato sobre las reparaciones necesarias. Se pueden enviar técnicos de mantenimiento capacitados para abordar el problema potencial o el mal funcionamiento de inmediato, manteniendo las cosas en funcionamiento.

3. Sistemas más seguros

Los sensores y el aprendizaje automático pueden detectar problemas temprano y programarse para apagarse antes de que ocurra algo catastrófico. Esto aumenta la seguridad de todos sus empleados, especialmente cuando trabajan cerca de procesos o equipos potencialmente peligrosos.

4. Menos tiempo de inactividad

El hecho de que los sensores y el aprendizaje automático puedan informarle cuándo pueden ocurrir problemas potenciales reduce el tiempo de inactividad. Las fallas significativas pueden detener fácilmente una línea de producción, posiblemente durante horas. Si descubre que su línea está en riesgo debido a una alerta de aprendizaje automático, puede solicitar las piezas necesarias y programar tareas de mantenimiento predictivo en momentos convenientes.

5. Escalabilidad más fácil

El aprendizaje automático hace que todo funcione mejor. A medida que su empresa crezca, podrá escalar la producción y la expansión con mayor facilidad y eficacia. Si se acerca a una capacidad máxima, su aprendizaje automático podrá advertirle antes de que sobrecargue su sistema.

6. Trabajo de alto nivel para empleados

Aunque existe el temor de que las máquinas tomen trabajos humanos , recuerde que las máquinas son mejores en tareas tediosas. Esto debería liberar a los técnicos e ingenieros para realizar tareas más desafiantes y gratificantes. Asegúrese de invertir parte de sus ahorros en costos de IA para ayudar a sus empleados a desarrollar otros conocimientos y habilidades.

Cómo funciona el aprendizaje automático en el mantenimiento predictivo

El aprendizaje automático adopta un enfoque metódico para contribuir a un programa de mantenimiento predictivo. Inicialmente, los datos se recopilan de los sensores y, cuando el rendimiento cae fuera del rango, se envían alertas. Sin embargo, a más largo plazo, el aprendizaje automático puede procesar el rendimiento continuo y proporcionar datos sobre la frecuencia de las amenazas y las posibles consecuencias.

1. Recopilar datos de sensores

Utilice una amplia variedad de sensores en su equipo crítico para recopilar datos. Los sensores pueden monitorear la temperatura, la vibración, las fugas o los niveles de agua, el kilometraje o los datos de uso, la presión y muchos otros elementos de rendimiento.

2. Extraer anomalías destacadas

Especifique dentro de su sistema los rangos aceptables de los factores que está monitoreando. Si surgen anomalías, programe su máquina para enviar necesariamente alertas. Las anomalías particulares pueden incluir picos de presión, picos de temperatura o picos de vibración.

3. Analiza anomalías para detectar amenazas

Las herramientas de aprendizaje automático se pueden programar para analizar amenazas potenciales. Cuando se alcanza o supera un cierto nivel, se puede enviar una alerta inmediata. Sin embargo, el aprendizaje automático también puede analizar el historial de anomalías de un activo en particular para determinar amenazas de fallas mayores.

4. Reportar amenazas en CMMS

Una vez que se detectan las amenazas, los sensores y el equipo de aprendizaje automático pueden enviar los datos a su sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS). En ese momento, su CMMS puede iniciar órdenes de compra si se necesitan piezas u órdenes de trabajo para abordar la amenaza.

5. El sistema de la máquina aprende

Una vez que haya generado algunos datos históricos, su sistema de aprendizaje automático puede considerar estos puntos de datos para sacar algunas conclusiones. Por ejemplo, puede sugerir amenazas potenciales o informar sobre la frecuencia de anomalías en un equipo en particular. Con estos datos, puede tomar decisiones comerciales más metódicas.

Conclusión

El aprendizaje automático es una excelente manera de monitorear mejor el rendimiento de sus activos críticos. La tecnología de sensores eficaz y asequible proporciona supervisión las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y se pueden enviar alertas a su CMMS para una acción inmediata. Con el tiempo, puede acumular datos que pueden ayudar a su IA a aprender más sobre sus activos e informar amenazas potenciales. Estos informes pueden ser la base para tomar decisiones empresariales más eficaces e inteligentes.