Uso de IA en el mantenimiento predictivo

Cuando el equipo de fábrica falla inesperadamente, la producción se ralentiza o se detiene por completo. Se pierde tiempo y dinero, así como la paciencia del cliente. Afortunadamente, los fabricantes, las utilities, los productores de energía y otras empresas que dependen de maquinaria pesada pueden usar IA generativa para predecir las fallas de las máquinas con más precisión que nunca. Con este conocimiento, pueden programar el mantenimiento, evitar tiempos de inactividad no planificados, prolongar el ciclo de vida del equipo costoso y, en última instancia, ayudar a mantener sus operaciones de producción y cadenas de suministro en marcha.

¿Qué es la IA en mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es un enfoque basado en datos para predecir las fallas de la maquinaria y realizar reparaciones proactivas. Con el auge de Internet de las Cosas (IoT), el equipo utilizado en fábricas inteligentes, plataformas petroleras, parques eólicos, estaciones eléctricas, minas, flotas de camiones y otros sectores está equipado con sensores que recogen datos y alimentan algoritmos de IA diseñados para monitorear ese equipo, detectar anomalías y priorizar el mantenimiento.

Estos sistemas analizan continuamente las condiciones operativas y buscan señales de que el equipo podría estar en peligro de fallar, incluso si parece estar perfectamente saludable en ese momento. Al evaluar el rendimiento en comparación con los datos de referencia, las herramientas de IA pueden señalar incluso las menores caídas en la eficiencia, en tiempo real, e impulsar a los equipos a abrir un ticket de mantenimiento. Así como predecir con más precisión cuándo ocurrirán fallas, las empresas obtienen una comprensión más profunda de las causas fundamentales de estos eventos.

Conclusiones clave

• En comparación con las tecnologías de análisis de datos más antiguas, la IA ofrece un mantenimiento predictivo más rápido y preciso.
• Al usar IA para predecir la falla de las máquinas y las necesidades de mantenimiento, las empresas pueden reducir el tiempo de inactividad mientras aumentan la eficiencia.
• Algunas de las empresas más grandes del mundo han implementado herramientas de IA en sus programas de mantenimiento predictivo, con resultados prometedores.

Explicación de la IA en mantenimiento predictivo

Los fabricantes solían basar sus horarios de mantenimiento del equipo de fábrica en proyecciones de los ciclos de vida de las máquinas, incluidas las fallas comunes. Con IA, los fabricantes pueden evitar las conjeturas recopilando y analizando los datos de las máquinas para predecir las fallas, obteniendo una visión más matizada de las máquinas individuales y las redes de producción.

También pueden obtener recomendaciones de mantenimiento en tiempo real, con el equipo crítico primero en la lista para ser reparado. Un beneficio clave: aunque el mantenimiento casi siempre requiere algo de tiempo de inactividad, planificar basándose en predicciones precisas ayuda a mantener ese tiempo de inactividad al mínimo y programarlo en los periodos más óptimos.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

Palabras clave: menos tiempo de inactividad. Las fábricas suelen perder entre un 5 y un 20 % de su capacidad de fabricación debido a fallas del equipo y otras causas de tiempo de inactividad, según la International Society of Automation. Los costos totales de tiempo de inactividad incluyen la producción reducida, el aumento de tasas de desechos, arreglos temporales ineficaces y la dependencia de terceros para mantener la producción en marcha.

Con tanto en juego, es vital predecir la salud de las máquinas y las necesidades de mantenimiento con precisión para reducir el tiempo de inactividad. Según un estudio de Siemens de 2024, los costos de una línea de producción detenida pueden acumularse. Para las grandes plantas en el campo automotriz, la producción detenida puede costar 695 millones de dólares al año, lo que representa un aumento del 150 % en comparación con hace cinco años. El mismo estudio informó que las 500 empresas más grandes del mundo perdieron el 11 % de sus ingresos anuales como resultado de un tiempo de inactividad no anticipado.

Mantenimiento preventivo vs. mantenimiento predictivo

El mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo son dos formas proactivas de monitorear la salud del equipo de fábrica.

Con el mantenimiento preventivo, las empresas evalúan su maquinaria a intervalos regulares, sin importar cuán frecuentemente o intensamente se use el equipo. Por lo general, se basan en datos históricos y recomendaciones de los proveedores de equipos para crear horarios de mantenimiento basados en reglas. La única variable es el tiempo transcurrido desde la última evaluación.

Aunque ese enfoque es mejor que uno puramente reactivo, depende de recomendaciones amplias basadas en un conjunto de datos limitado. Por ejemplo, podría recomendar reemplazar un componente importante (y costoso) sin tener en cuenta factores sutiles que podrían sugerir una vida útil más larga. Al igual que el mantenimiento reactivo, el sobre-mantenimiento puede llevar a un tiempo de inactividad y gastos evitables.

Con mantenimiento predictivo, las empresas evalúan su equipo de forma continua usando datos que los sensores de las máquinas envían al software de monitoreo de rendimiento. Los algoritmos de IA analizan grandes cantidades de esos datos, incluidos la temperatura de los equipos, vibraciones, presión y niveles de fluidos, para construir modelos detallados de la salud y el rendimiento del equipo. Como resultado, la empresa puede predecir fallas con mayor confianza, mientras obtiene recomendaciones más útiles sobre qué reparar y cuándo hacerlo. A diferencia del mantenimiento preventivo, que se guía por reglas menos flexibles, el mantenimiento predictivo usa monitoreo en tiempo real para responder dinámicamente y detectar problemas anticipados, causas raíz y reparaciones necesarias.

Un fabricante especializado en moldeo por inyección usa mantenimiento predictivo para detectar y abordar anomalías en sus robots y máquinas de moldeo. Al monitorear de cerca la salud de las máquinas y la calidad de las piezas, la empresa reduce el tiempo de mantenimiento, liberando a los empleados para desarrollar nuevos productos y mejorar procesos operacionales.

Típicamente, las empresas usan mantenimiento predictivo para monitorear máquinas cuya falla tendría un alto costo en tiempo de inactividad, dinero, lesiones o vidas. Por ejemplo, si el tiempo de inactividad en una subestación eléctrica dejaría a miles de personas sin energía, la utility puede optar por invertir en un mantenimiento predictivo más detallado, posiblemente aprovechando herramientas de IA. Para equipos de menor riesgo que no están en rutas críticas, las empresas tienden a mantenerse con mantenimiento preventivo, a veces refinando las reglas de monitoreo para obtener datos más detallados para una programación de mantenimiento más proactiva.

Beneficios de la IA en el mantenimiento predictivo

El mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo son dos formas proactivas de monitorear la salud del equipo de fábrica.

• Reduce costos
  Lasp predicciones más precisas sobre fallas de máquinas pueden optimizar los horarios de mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad no planeado y los costos asociados. También extienden la vida útil del equipo al señalar problemas y recomendar acciones de mantenimiento. Los algoritmos de IA también pueden monitorear de cerca el consumo de energía de una máquina, detectando ineficiencias y sugiriendo pasos para ahorrar dinero. Incluso pueden ayudar a reducir los costos laborales al priorizar el trabajo de mantenimiento, reduciendo así inspecciones, reparaciones y reemplazos innecesarios.
  
  Un fabricante global usa un sistema de IA para monitorear más de 10 000 máquinas, incluidos robots, cintas transportadoras, elevadores de caída, bombas, motores, ventiladores y máquinas de prensado/estampado. El fabricante reporta ahorros de millones de dólares, mostrando un retorno sobre su inversión dentro de los tres meses posteriores a la implementación.
• Limita las interrupciones
  La IA reduce las fallas de máquinas prediciendo fallos más rápido y con mayor precisión que los métodos anteriores. Esto ayuda a los fabricantes a adelantarse a los problemas mecánicos, aumentar su tiempo de actividad y mantener sus cadenas de suministro en movimiento.
• Aumenta la producción
  Las herramientas de IA para mantenimiento predictivo pueden ayudar a las empresas a aumentar su productividad laboral en un 5 a 20 %, según un estudio de Deloitte de 2022. Una razón: la IA puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad hasta en un 15 %, manteniendo las líneas de producción en funcionamiento.
• Mejora la seguridad
  Una máquina con fallas puede poner en peligro a los trabajadores. Al saber cuándo es probable que ocurra una falla en las máquinas y hacer reparaciones de forma preventiva, un fabricante puede evitar poner a los empleados en peligro, incluidos los técnicos de servicio que a menudo deben manejar el equipo. Los trabajadores de EE. UU. que operan y mantienen maquinaria sufren alrededor de 18 000 lesiones al año, según la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional. Más de 800 personas mueren al año.
• Extiende el ciclo de vida del equipo
  Al prevenir el desgaste prematuro, las herramientas de análisis de datos basadas en IA pueden ayudar a prolongar la vida útil de un activo mecánico, aumentando el tiempo de actividad del fabricante, la productividad y, en última instancia, los ingresos.
• Mejora el control de calidad
  Las prácticas manuales de control de calidad son que llevan mucho tiempo y son propensas a errores humanos. Al automatizar las inspecciones de equipos y proporcionar retroalimentación en tiempo real, las herramientas de IA ayudan a mejorar la calidad y consistencia del producto, minimizando las tasas de defectos y reduciendo los costos de producción. Cuando los algoritmos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos de especificaciones de productos, pueden encontrar grietas en los productos, desalineaciones, colores y texturas inconsistentes, y otros problemas. En el monitoreo del par de apriete, un sistema de IA puede rastrear la consistencia de los valores de par para asegurar que los tornillos y pernos estén apretados según las especificaciones. Si el valor del par supera los rangos aceptables, el sistema alerta al fabricante para que aborde el problema lo antes posible.

Cómo se usa la IA en el mantenimiento predictivo

La IA está impulsando el mantenimiento predictivo en sectores como la fabricación, la gestión de flotas, la entrega de paquetes, la minería, el reciclaje y la energía, todos los cuales dependen de maquinaria sofisticada. Las empresas pueden construir modelos automatizados que monitorean las condiciones de los equipos, detectan anomalías, predicen fallas y apagones de equipos, priorizan y programan el mantenimiento, optimizan el uso de energía y recomiendan acciones correctivas.

• Prevención de interrupciones
  Al recopilar datos, incluidos los datos históricos de rendimiento y los datos contextuales en tiempo real, de los activos conectados, el mantenimiento predictivo basado en IA reduce las costosas interrupciones. Los algoritmos analizan los datos en tiempo real y envían informes a los equipos de fábrica, señalando signos de una posible falla, por ejemplo, máquinas sobrecalentadas o fluctuaciones de voltaje inadecuadas.
  
  Un gran productor de aluminio desplegó herramientas impulsadas por IA para monitorear robots y otros equipos en plantas de fundición. Los trabajadores reciben advertencias de mantenimiento al menos dos semanas antes, por ejemplo, sobre motores de sierras que no rinden debido a componentes flojos. Durante cada evento, la empresa evita 12 horas de tiempo de inactividad inesperado.
• Monitoreo de condiciones
  Los fabricantes deben monitorear las condiciones del equipo para mantener las operaciones en marcha. Los algoritmos de IA pueden reconocer condiciones normales y anormales mucho más rápido y con mayor precisión que las tecnologías más antiguas. Estos sistemas analizan los datos en tiempo real sobre la salud del equipo, descubren patrones relevantes y predicen fallas para adelantarse a las interrupciones. También ayudan a determinar las prioridades de mantenimiento basándose en las condiciones del momento, no en un horario predeterminado.
• Detección de anomalías
  Hasta hace poco, la detección de anomalías se realizaba con sistemas basados en reglas, que usan umbrales predefinidos para detectar irregularidades en las máquinas y predecir fallas. Por ejemplo, si la vibración de una máquina supera el umbral establecido en las normas ISO, la anomalía se informa y puede sugerirse el mantenimiento. Pero el equipo complejo genera enormes cantidades de datos, no solo sobre vibración, sino también temperatura, presión, calor y muchas otras variables, lo que hace más difícil que los sistemas más antiguos interpreten la información con precisión.
  
  Los sistemas de IA, en cambio, no solo recopilan y analizan datos, sino que aprenden de ellos mientras avanzan. En lugar de seguir solo reglas y señalar problemas actuales, los análisis basados en IA pueden identificar incluso la más pequeña indicación de desviación de rendimiento, detectando problemas emergentes antes de que causen interrupciones.
• Predicción de fallas
  La IA observa el rendimiento histórico y los datos de los sensores en tiempo real para crear un modelo predictivo de deterioro del equipo, ayudando a las empresas a evitar fallas completas de las máquinas. A medida que el modelo ingiere más datos, aprende, se adapta y predice con mayor precisión. El aprendizaje profundo para la predicción de fallas —un tipo de aprendizaje automático— encuentra vínculos que se escapan a los métodos más antiguos, incluida la observación humana. Una empresa multinacional de entrega de paquetes utiliza un sistema de IA para predecir fallas en más de 30 tipos de máquinas en instalaciones de clasificación, detectando fallas en las cajas de engranajes, daños en las correas y otros problemas costosos. La empresa estima que el sistema le ahorra millones de dólares anualmente.
• Priorización y programación del mantenimiento planificado
  La IA mejora el mantenimiento planificado al señalar problemas, identificar prioridades y reorganizar los horarios de mantenimiento, todo en tiempo real. En lugar de centrarse únicamente en los problemas actuales o crear horarios basados en datos pasados, el mantenimiento predictivo impulsado por IA revela lo que probablemente sucederá si las condiciones del equipo permanecen iguales. También presenta pasos proactivos que las empresas pueden tomar para obtener mejores resultados.
• Optimización de energía
  A medida que la maquinaria se vuelve menos eficiente con el tiempo, usa más energía para producir el mismo rendimiento. En EE. UU., por ejemplo, los sistemas ineficientes de aire comprimido desperdician 3,2 mil millones de dólares al año, según el Compressed Air and Gas Institute. Usando el mantenimiento predictivo basado en IA, los fabricantes y otros operadores de maquinaria pueden encontrar fallas en el equipo y programar reparaciones para prevenir, o al menos retrasar, la necesidad de desechos y reprocesos. Ford Motor depende de la IA para optimizar la energía en sus plantas, combinando IA y gemelos digitales para buscar desperdicios y encontrar formas de eliminarlos.
• Visión por computadora
  Las tecnologías de visión por computadora permiten que las computadoras "vean". Por ejemplo, un fabricante puede entrenar una herramienta de IA para ver y analizar videos que monitorean las condiciones de las máquinas. A través de algoritmos de refinamiento visual, las imágenes se convierten en información que complementa otros datos al detectar anomalías difíciles de identificar, como signos sutiles de desgaste, piezas desalineadas, componentes faltantes e incluso empaques dañados en estantes. Las imágenes también ayudan a determinar las causas raíz de los problemas y las correcciones más efectivas.

Ejemplos de IA en el mantenimiento predictivo

Algunos de los mayores fabricantes del mundo utilizan IA para mejorar el mantenimiento predictivo de máquinas y aumentar el tiempo de actividad.

Un fabricante global de automóviles usa IA para inspeccionar y mantener robots de soldadura en sus fábricas. Específicamente, emplea visión por computadora y aprendizaje profundo para analizar imágenes y videos de los robots para detectar defectos. El sistema de IA recomienda parámetros y configuraciones para cada robot y notifica a los trabajadores cuando se requiere mantenimiento o reemplazo. La solución puede reducir el tiempo de inspección de los robots en un 70 % y mejorar la calidad de la soldadura en un 10 %, informa el fabricante de automóviles.

GE Aviation usa IA para predecir la necesidad de mantenimiento para sus motores a reacción utilizados por aerolíneas y otros clientes. Alrededor de 44 000 motores tienen sensores integrados que envían datos a los centros de monitoreo de GE en Cincinnati y Shanghái. GE combina los datos con modelos físicos de motores y detalles ambientales para predecir problemas de mantenimiento antes de que ocurran. Además de aumentar la confiabilidad del motor, el uso de IA ha reducido los costos de mantenimiento de las aerolíneas y mejorado la seguridad.

Aumenta el tiempo de actividad con Oracle Supply Chain Management

Mejora la resiliencia de la cadena de suministro, reduce las interrupciones y mantente por delante de las condiciones de mercado siempre cambiantes con las aplicaciones de Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing. Usa herramientas de mantenimiento predictivo en Oracle Fusion Cloud Maintenance, que integra IA para mejorar la visibilidad del rendimiento de las máquinas mientras reduce el tiempo de inactividad y los costos operacionales.

Preguntas frecuentes sobre IA en mantenimiento predictivo

¿Cuál es el papel de la IA en la gestión de mantenimiento?
La IA puede predecir fallas en los equipos y generar información de mantenimiento más rápido y con mayor precisión que las tecnologías anteriores. Al hacerlo, la IA ayuda a las empresas a reducir el desgaste de las máquinas y el tiempo de inactividad no planificado.

¿Cómo puede usarse la IA en el mantenimiento?
Las empresas pueden usar la IA para monitorear las condiciones de las máquinas, detectar anomalías, evitar fallas en los equipos y apagones, y priorizar y programar el mantenimiento.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en el mantenimiento predictivo?
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir cuándo se deteriorará el equipo de la fábrica, fallará y necesitará reparación o reemplazo. Son clave para las soluciones de mantenimiento predictivo impulsadas por IA.