Tal como hemos visto en este blog, contar con tecnologías que nos ayuden en nuestra estrategia permite anticiparnos a problemas, reducir costes y maximizar la eficiencia operativa. Antes de analizar las herramientas necesarias para nuestra empresa, es necesario profundizar sobre nuestra posición actual. Te invitamos a leer nuestro post sobe la Pirámide de Madurez y descubrir en qué nivel se encuentra tu empresa.
Tecnologías para impulsar el mantenimiento predictivo en tu organización
Una vez que hayamos identificado en qué punto nos encontramos, es hora de actuar y conocer las diferentes herramientas que existen para contar con una buena estrategia de mantenimiento en tu empresa:
1. Sensores IoT (Internet de las Cosas)
Los sensores IoT (Internet de las Cosas) se instalan en las máquinas y equipos para monitorizar datos y variables como podrían ser las vibraciones, temperaturas, humedad, presión, sonidos, etc. Todos estos datos nos dan muchísima información y permiten detectar anomalías antes de que se convierta en un fallo o problemas más graves.
A su vez, estos sensores están conectados a una red mediante Wi-Fi, Bluetooth, LoRa, NB-IoT o Zigbee. Estos datos se pueden transferir a la nube, a servidores locales o a Gateways IoT. Y una vez que estos datos llegan se analizan mediante algoritmos de machine learning o herramientas de análisis avanzado.
2. Cloud computing
El Cloud Computing nos proporciona la infraestructura para almacenar, procesar y posteriormente, analizar los millones de datos que hemos recopilado de los activos. Gracias a esta herramienta se puede almacenar grandes volúmenes de datos y tener acceso en cualquier dispositivo y en cualquier lugar. Además es compatible con IoT, IA, Machine Learning y análisis avanzado.
3. Big data
En una empresa con miles de activos se necesita una herramienta que sea capaz de analizar muchos datos. El Big Data permite procesar grandes volúmenes de datos generados por los sensores. Estos datos posteriormente son analizados y permiten crear patrones con herramientas de IA como el Machine Learnig.
4. Inteligencia Artificial (IA)
La Inteligencia Artificial permite analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y hacer predicciones sobre futuros fallos en los activos. Podemos pensar que al ser predicciones pueden no ser tan acertadas, pero la IA están en constante mejora, refinando sus predicciones para ser más precisas con el tiempo.
La principal ventaja es la construcción de modelos predictivos a partir de los datos adquiridos. Estos modelos se crean a partir de datos etiquetados donde aprenden el origen de los fallos anteriores, así aprenden a asociar patrones en los datos con resultados específicos.
A partir de este análisis genera:
- alertas (por si detecta un patrón de un posible fallo)
- Predicciones (tiempo restante antes de que ocurra el fallo)
- Diagnósticos (identifica la causa más probable del problema)
5. Gemelos Digitales (Digital Twins)
Existe una forma de poder simular y predecir fallos con mayor predicción en los activos. Esta herramienta se llama Gemelos Digitales. Con ellos se crean representaciones virtuales de los activos físicos y se pueden evaluar diferentes escenarios, hipótesis y planificación de mantenimiento proactiva.
Conclusión
Hoy en día para mantenernos competitivos debemos optimizar y prevenir cualquier fallo que pueda llevarnos a paradas no planificadas. Para ello es imprescindible contar con una buena estrategia de mantenimiento y con herramientas para impulsar el mantenimiento predictivo que nos ayuden a anticiparnos, reducir costes, maximizar la eficiencia operativa y extender la vida útil de nuestros equipos.
Herramientas como los sensores IoT, la IA, el Big Data, los Gemelos Digitales y el Cloud Computing nos permiten además avanzar en los niveles de la Pirámide de Madurez.
En Cleverpy somos expertos en desarrollar soluciones personalizadas que aprovechan estas tecnologías para transformar los procesos de mantenimiento, contáctanos.
