Predictive Analytics: Tecnología predictiva y prescriptiva con IA y Machine Learning

Gracias a la automatización en la industria, cada vez existen en las plantas e infraestructuras mayor número de equipos con multitud de sensores que permiten controlar los procesos de producción. Estos sensores están produciendo cantidades ingentes de datos, los cuales se almacenan en Historians y se transforman en información contextualizada, útil y valiosa combinando los datos con herramientas de Inteligencia Artificial para predecir el comportamiento de los equipos.

Actualmente, uno de los objetivos de los departamentos de mantenimiento es ser más proactivos y poder anticiparse a futuras averías de los equipos mediante el uso de estrategias predictivas. De esta manera, será posible realizar acciones de mantenimiento únicamente cuando el equipo lo requiera y no en base a periodos fijos de tiempo o a estadísticas de uso.

La aplicación de herramientas predictivas permite a las organizaciones evitar averías y paros no programados y ahorrar costes asociados al mantenimiento preventivo y a paros planificados para dichas intervenciones que en muchas ocasiones son innecesarias. Pero la predicción de futuras averías no otorga todo el potencial por sí mismas, requieren acciones de seguimiento prescriptivas específicas para obtener el valor esperado.

En Wonderware Iberia disponemos de Predictive Analytics (anteriormente llamada PRiSM), un software líder en el mercado para la implantación de una estrategia predictiva y prescriptiva.

A continuación, vamos a explicar brevemente las funcionalidades y características principales de Predictive Analytics.

I ¿Cómo Predictive Analytics logra la detección de precoz de averías?

Predictive Analytics utiliza un algoritmo patentado llamado OPTiCS que se basa en el reconocimiento avanzado de patrones (Advanced Pattern Recognition) y tecnología de machine learning. Además, dispone de algoritmos como el ICA (Independent Component Analysis) y el LSH (Locality-Sensitive Hashing), así como la posibilidad de importar algoritmos externos al software. Para sistemas con niveles más bajos de repetitividad histórica, alto ruido o sistemas de procesos, Predictive Analytics utiliza un plugin para un algoritmo predictivo llamado KANN. Este algoritmo permite al usuario crear modelos que predicen valores futuros para las señales. El algoritmo utiliza tecnología de red neuronal artificial y permite a los usuarios crear perfiles operativos con un conjunto específico de entradas y salidas y probar cómo evolucionarán las salidas en el futuro a través de data playbacks.

Predictive Analytics aprende el perfil operativo particular de un activo durante todas las condiciones de carga, ambiente y procesos operativos. Los datos históricos de la sensórica del equipo se introducen en el proceso de modelado del software y mediante algoritmos avanzados se genera el perfil operacional del equipo. Una vez desplegado el modelo, se compara con los datos operativos en tiempo real para detectar y alertar sobre las sutiles desviaciones respecto al comportamiento esperado del equipo. Una vez que se ha identificado un problema, el software puede ayudar en el análisis de la causa raíz y proporcionar diagnósticos para ayudar al usuario a comprender la razón y la importancia del problema.

I Reconocimiento de Patrones Avanzado (ARP)

Predictive Analytics es un software basado en el modelado del comportamiento del equipo mediante el reconocimiento de patrones avanzado (APR). Este modelado es en base a los datos históricos del propio equipo que describen exactamente su comportamiento, limpiando previamente los comportamientos anómalos del histórico.

I Fuentes de datos e integración

Predictive Analytics se integra con una amplia variedad de sistemas historizadores de datos, sistemas de control y monitorización y puede implementarse on premise o en la nube. El sistema es altamente escalable y puede usarse para monitorizar un solo activo, una planta o cientos de activos remotos en múltiples plantas. Los resultados de los modelos de PRiSM pueden integrarse fácilmente con otros sistemas empresariales mediante el uso de servicios web y la API RESTful disponible.

I Creación de modelos predictivos

PRiSM Client es una aplicación basada en escritorio que se utiliza para desarrollar, entrenar, validar e implementar modelos de equipos y sus respectivas notificaciones de alerta. Está equipado con plantillas y una base de datos de activos y condiciones conocidas que agilizan el proceso de creación de modelos, lo que facilita a los usuarios crear y mantener sus propios modelos. El proceso intuitivo e impulsado gráficamente permite que los modelos se construyan en minutos en lugar de días o semanas y no requiere ninguna programación o conocimiento detallado del equipo.

I Monitorización y Análisis de datos en la web

La aplicación basada en la web, PRiSM Web, se utiliza para gestionar alertas, volver a entrenar rápidamente a los modelos y analizar y graficar los resultados del modelo. Organiza la información de alarmas en una estructura jerárquica que permite a los usuarios identificar sistemas que están en un estado anormal y luego ver los componentes individuales que generan la alarma para un análisis más profundo.

I Alertas y Notificaciones

Los usuarios pueden establecer umbrales de alerta para comunicar cuando la desviación entre los valores reales y los valores predichos excede los límites permitidos. Las alertas se pueden gestionar de varias maneras, incluyendo por categoría, nivel, criticidad, duración y frecuencia. Cada evento de alerta también está directamente vinculado a una gráfica para ese activo donde muestra los datos del evento, los límites de umbral y los momentos en que los valores están en alarma. Los usuarios y grupos relevantes pueden ser notificados en tiempo real si un activo está en estado de alerta a través de la generación de notificaciones por correo electrónico personalizables.

I Análisis de datos y diagnóstico de fallos

El software incluye una variedad de aplicaciones avanzadas de comparación basada en modelos y estadística, así como herramientas de Business Intelligence que permiten a los usuarios pasar menos tiempo buscando problemas potenciales. Los usuarios tienen la capacidad de ver los datos de modelado sin procesar, los resultados del modelo, comparar el rendimiento de activos similares del mismo tipo y ver los efectos de las alertas. Las aplicaciones estadísticas interpretan los datos mediante representaciones visuales para que las organizaciones no requieran de científicos de datos e ingenieros expertos en los equipos para interpretar los resultados.

Predictive Analytics está equipado con capacidades de diagnóstico de fallos para ayudar al usuario a determinar la causa de la anormalidad identificada y cómo evitarla en el futuro. La capacidad de diagnóstico elimina la probabilidad de que un ingeniero atribuya condiciones de funcionamiento anormales a la variable incorrecta.

I Prescripción de acciones de mantenimiento

Predictive Analytics es más que una herramienta de análisis predictivo gracias a la capacidad de relacionar mantenimientos prescriptivos según la desviación del comportamiento. Una vez el software ha detectado y notificado una alerta debido a la desviación en el comportamiento del equipo, realiza un diagnóstico de fallos e indica cuales son las acciones de mantenimiento a llevar a cabo para prevenir la avería.

El software permite almacenar todo el conocimiento técnico y la experiencia del equipo de mantenimiento en los diagnósticos de fallo, de tal manera que una vez determinadas las acciones de mantenimiento a llevar a cabo, puedan ser repetidas en un futuro mediante el mantenimiento prescriptivo de la solución. Esto permite a las organizaciones estandarizar la metodología para la resolución de desviaciones del comportamiento y guiar al personal técnico hacia la posible causa de la futura avería.

Estas son solo las principales funcionalidades de la solución Predictive Analytics, no obstante, existen muchas más que permiten a las organizaciones extraer el máximo retorno de la inversión de sus activos. Asegurando que estos no sufran paros no programados y minimizando al máximo los mantenimientos preventivos de los mismos.

Si quieres saber más acerca de Predictive Analytics o podemos ayudarte a resolver cualquier duda, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

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