Inteligencia de Negocios

A continuación, le mostramos cómo configurar un proyecto de mantenimiento predictivo que está configurado para tener éxito

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La industria del mantenimiento predictivo tiene un gran impacto en la vida útil de los equipos. El proceso tiene como objetivo reducir los tiempos de inactividad de la máquina y, por ejemplo, permitir una mejor planificación del mantenimiento. Sin embargo, el proyecto debe estar bien desarrollado para un buen seguimiento de la producción.

Según el Departamento de Energía de EE. UU., Los ahorros logrados mediante el uso de este modelo son de hasta un 30% en los costos de mantenimiento, con un tiempo de inactividad reducido en aproximadamente un 75% y un tiempo de inactividad reducido hasta en un 45%. Por lo tanto, el retorno de la inversión (ROI) puede ser hasta 10 veces el monto aplicado.

Estos números ilustran algunos de los muchos beneficios que el mantenimiento predictivo en la industria puede aportar a una empresa. ¿Pero sabes cómo hacerlo? ¡Cómo configurar tu proyecto!

Elementos esenciales para el mantenimiento predictivo en la industria

Un proyecto de mantenimiento predictivo no se puede llevar a cabo sin tres elementos esenciales para su implementación. Se basa en las herramientas de análisis predictivo adecuadas que pueden resultar muy útiles. Es usted:

Datos – Las fuentes de información son fundamentales para el entrenamiento de los algoritmos. Idealmente, la máquina tiene sensores que envían datos en tiempo real. Además, se digitaliza la información de mantenimiento y errores. Por lo general, este no es el escenario encontrado; es normal que la información de mantenimiento esté disponible en papel. Sin embargo, esto no excluye la ejecución del proyecto: la única diferencia es la inclusión de tiempo adicional para estructurar los datos.

Algoritmos de aprendizaje automático – Cada caso tiene un algoritmo ideal. Es raro que el mismo algoritmo sea mejor para diferentes casos. Por lo tanto, la personalización de los algoritmos de aprendizaje automático es fundamental para implementar un sistema de mantenimiento predictivo eficaz.

Experiencia en la industria – La estructuración de datos y la selección de algoritmos deben tener un componente fuerte del conocimiento especializado en las operaciones del día a día. La contribución de los responsables del mantenimiento predictivo es aquí fundamental. Esta experiencia debe integrarse en el sistema para que sea eficaz.

Entender lo que se debe monitorear

El aprendizaje automático permite que los algoritmos aprendan nueva información a lo largo del tiempo, pero requiere un punto de partida. Por lo tanto, el problema para comprender el equipo debería ser el comienzo del mantenimiento predictivo en la industria.

Las paradas innecesarias de la máquina pueden ocurrir por varias razones. Algunos son muy comunes mientras que otros pueden ser más específicos. Un buen diagnóstico debe permitir que algoritmos inteligentes accedan a los fluidos, el desgaste, las vibraciones y la temperatura de las máquinas.

El último punto es uno de los más importantes ya que afecta directamente a la calidad del equipo. Por tanto, dependiendo de la industria, los algoritmos inteligentes deben acompañar a las cámaras frigoríficas, invernaderos y / o cámaras de maduración.

Seleccione las fechas

Para que la Inteligencia Artificial funcione correctamente en el mantenimiento predictivo, se requieren los datos que guían los algoritmos. La tecnología utilizada puede extraerlos de los sistemas siempre que la información se asuma adecuadamente.

Es necesario tener una gama de materiales disponibles que permitan el aprendizaje automático en las máquinas. Considere gráficos de productividad, historial de recopilación de variables, software de administración, dispositivos de comunicación y otras herramientas que sean convenientes para la recuperación de datos.

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