Mantenimiento Predictivo

Reduce los paros de producción por averías gracias al Machine Learning y a la IA

En Becolve Digital estamos transformando la forma en que las empresas gestionan sus equipos de producción utilizando Machine Learning e Inteligencia Artificial para detectar anomalías y averías antes de que ocurran, permitiendo un mantenimiento más eficiente y reduciendo los costes de producción. Descubre cómo puedes llevar tu industria al siguiente nivel con una solución de mantenimiento predictivo.

¿Sabías qué…?

Según un estudio de ARC Advisory Group, solo el 18% de averías que sufren los activos están relacionadas con el “envejecimiento” de los mismos y pueden ser prevenidas con los programas de mantenimiento preventivo.

Es decir, para prevenir el 82% restante de las averías de los activos se requiere aplicar tecnología predictiva.

Fuente: ARC Advisory Group

Estrategias de mantenimiento para predecir averías

Existen principalmente dos estrategias de mantenimiento que permiten predecir y anticiparse a fallos y averías: el Mantenimiento Basado en la Condición y el Mantenimiento Predictivo.

El Mantenimiento Basado en la Condición (CBM por sus siglas en inglés) se aplica cuando la condición a monitorizar es conocida y definible mediante una lógica basada en reglas. Estas reglas deben ser fijas en el tiempo y no cambian dependiendo de las condiciones de carga, ambientales u operativas.

El Mantenimiento Predictivo es aplicable cuando el modelado del activo basado en reglas es demasiado complejo o las reglas específicas para la monitorización del estado de salud y/o el rendimiento de los activos no se conocen explícitamente. También es aplicable cuando las reglas varían según las condiciones de carga, ambientales u operativas.

¿Qué es el Mantenimiento Predictivo?

El mantenimiento predictivo es una técnica avanzada que utiliza datos en tiempo real y análisis inteligente para anticiparse a fallos y averías en equipos industriales antes de que ocurran. Estas soluciones de mantenimiento predictivo 4.0 recopilan datos relevantes de tus equipos de producción y utilizan algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial para identificar patrones y anomalías que pueden indicar posibles averías futuras.

Ventajas del Mantenimiento Predictivo 

• Mejora de la eficiencia operativa: Optimiza el rendimiento de los equipos, reduciendo tiempos de inactividad y maximizando su vida útil.
• Reducción de costes: Detectar y resolver problemas antes de que se conviertan en averías mayores evita paradas costosas y pérdidas de producción.
• Seguridad mejorada: Garantiza un ambiente más seguro para los trabajadores al minimizar el riesgo de accidentes relacionados con fallos en los equipos.
• Planificación estratégica: Conoce de antemano cuándo es necesario el mantenimiento te permite programarlo de manera más efectiva, evitando interrupciones imprevistas en la producción.
• Aumento de la vida útil: Al realizar intervenciones precisas y en el momento adecuado, prolongas la vida útil de los equipos y maximizas la inversión.

¿Cómo funciona?

1. Recopilación de datos históricos:
   Captación de los datos históricos de los equipos a monitorizar para su tratamiento y limpieza.
2. Creación del modelo con Machine Learning:
   Utilización de potentes algoritmos de Machine Learning para analizar los datos recopilados y mediante el reconocimiento avanzado de patrones crear el modelo predictivo.
3. Monitorización en tiempo real:
   Mediante el uso de IA se realiza una comparación entre los datos de tiempo real del activo y las predicciones del modelo.
4. Detección de anomalías y averías potenciales:
   Basándose en el análisis de datos, la IA identifica anomalías y posibles problemas futuros en los equipos monitorizados.
5. Alertas y notificaciones en tiempo real:
   Emisión de alertas instantáneas por correo electrónico, informando sobre cualquier problema potencial que requiera atención.
6. Diagnóstico de fallos:
   La IA se encarga de analizar los patrones de desviación del activo y diagnosticar las posibles causas de la desviación, proporcionando un diagnóstico preliminar para su posterior análisis detallado.
7. Mantenimiento Prescriptivo:
   Una vez diagnosticado el fallo, el sistema informa de las siguientes acciones operativas y de mantenimiento a realizar para su subsanación.
8. Rest Usefull Life Estimation (RULE):
   Los algoritmos del sistema se encargan de realizar una estimación de cuándo sucederá la avería o el fallo en base a los datos recopilados en las últimas horas o días.
9. Reentrenamiento del modelo:
   En caso de que se trate de una falsa alarma generada por condiciones de carga, operativas o ambientales no conocidas por el modelo, éste puede ser reentrenado fácilmente con los datos que definen las nuevas condiciones.
10. Informes y visualizaciones intuitivas:
    Accede a informes detallados y visualizaciones claras que te ayudarán a entender el rendimiento de tus equipos y tomar decisiones informadas.

Confía en la experiencia y la tecnología de Becolve Digital

Nuestro equipo de expertos en Machine Learning e Inteligencia Artificial está dedicado a proporcionarte soluciones de mantenimiento predictivo de alta calidad y a medida para tu industria. Al combinar nuestra experiencia con tecnología de vanguardia, estamos listos para llevar tu empresa hacia un futuro más eficiente, seguro y rentable.

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