Uso de IA para el mantenimiento predictivo

Cuando los equipos de fábrica fallan 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 empresas de servicio público, los productores de energía y otras empresas que dependen de maquinaria pesada pueden usar IA generativa para predecir los fallos 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 de equipos costosos y, en última instancia, ayudar a mantener sus operaciones de producción y cadenas de suministro en marcha.

¿Qué es la IA para el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es un enfoque basado en datos para predecir los fallos de la maquinaria y realizar reparaciones proactivas. Con el auge de Internet de las cosas (IoT), los equipos utilizados en fábricas inteligentes, plataformas petroleras, parques eólicos, estaciones eléctricas, minas, flotas de camiones y otros sectores están equipados con sensores que recogen datos y alimentan algoritmos de IA diseñados para monitorizar esos equipos, detectar anomalías y priorizar el mantenimiento.

Estos sistemas analizan continuamente las condiciones operativas y buscan señales de que los equipos podrían estar en peligro de fallar, incluso si parecen estar funcionando perfectamente en ese momento. Al evaluar el rendimiento en comparación con los datos de referencia, las herramientas de IA pueden detectar incluso caídas mínimas de la eficiencia en tiempo real e incitar a los equipos a abrir un ticket de mantenimiento. Además de predecir con más precisión cuándo ocurrirán fallos, 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 los fallos de las máquinas y las necesidades de mantenimiento, las empresas pueden reducir el tiempo de inactividad mientras aumentan la eficiencia.
• Algunas de las mayores empresas del mundo han implementado herramientas de IA en sus programas de mantenimiento predictivo, con resultados prometedores.

La IA para el mantenimiento predictivo en detalle

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

También pueden obtener recomendaciones de mantenimiento en tiempo real, priorizando la reparación de equipos críticos. 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 óptimos.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

En pocas palabras: menos tiempo de inactividad. Las fábricas suelen perder entre un 5 y un 20 % de su capacidad de fabricación debido a fallos de los equipos y otras causas de tiempo de inactividad, según la International Society of Automation. Los costes totales de tiempo de inactividad incluyen la reducción de la producción, el aumento de las 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 costes de una línea de producción detenida pueden acumularse. Para las grandes plantas del sector de la automoción, la interrupción de la producción 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 de 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 frente a mantenimiento predictivo

El mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo son dos formas proactivas de monitorizar la salud de los equipos de fábrica.

Con el mantenimiento preventivo, las empresas evalúan su maquinaria a intervalos regulares, sin importar cuán frecuente o intensamente se usen los equipos. 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 mantenimiento excesivo puede llevar a un tiempo de inactividad y gastos evitables.

Con el mantenimiento predictivo, las empresas evalúan sus equipos de forma continua usando datos que los sensores de las máquinas envían al software de monitorización del 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 de los equipos. Como resultado, la empresa puede predecir fallos 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 monitorización en tiempo real para responder dinámicamente y detectar problemas, causas raíz y reparaciones necesarias con anticipación.

Un fabricante especializado en moldeo por inyección usa mantenimiento predictivo para detectar y abordar anomalías en sus robots y máquinas de moldeo. Al monitorizar 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 cuyos fallos tendrían un alto coste 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 empresa de servicio público 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 ceñirse a un mantenimiento preventivo, a veces refinando las reglas de monitorización para obtener datos más detallados, con el fin de lograr una programación del mantenimiento más proactiva.

Beneficios de la IA en el mantenimiento predictivo

El mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo son dos formas proactivas de monitorizar la salud de los equipos de fábrica.

• Reduce costes
  Unas predicciones más precisas sobre los fallos de las máquinas pueden optimizar los horarios de mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad no planeado y los costes derivados. También alargan la vida útil de los equipos al señalar problemas y recomendar acciones de mantenimiento. Los algoritmos de IA también pueden monitorizar de cerca el consumo de energía de una máquina, detectando ineficiencias y sugiriendo pasos para ahorrar dinero. Incluso pueden ayudar a reducir los costes laborales al priorizar el trabajo de mantenimiento, reduciendo así las inspecciones, las reparaciones y los 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 puesta fuera de servicio de las 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 el 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 fallos puede poner en peligro a los trabajadores. Al saber cuándo es probable que ocurra un fallo 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.
• Alarga el ciclo de vida de los equipos
  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, impulsando el tiempo de actividad, la productividad y, en última instancia, los ingresos del fabricante.
• Mejora el control de calidad
  Las prácticas manuales de control de calidad llevan mucho tiempo y son propensas a errores humanos. Al automatizar las inspecciones de los equipos y proporcionar retroalimentación en tiempo real, las herramientas de IA ayudan a mejorar la calidad y consistencia de los productos, minimizando las tasas de defectos y reduciendo los costes 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. Al monitorizar el par de apriete, un sistema de IA puede rastrear la consistencia de los valores de par para garantizar 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, que dependen de maquinaria sofisticada. Las empresas pueden construir modelos automatizados que monitorizan las condiciones de los equipos, predicen fallos y apagones, 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 un posible fallo, 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.
• Monitorización de condiciones
  Los fabricantes deben monitorizar las condiciones de los equipos 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 fallos 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 fallos. 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 sobre la marcha. En lugar de seguir solo reglas y señalar problemas actuales, los análisis basados en IA pueden identificar incluso la más pequeña indicación de desviación del rendimiento, detectando problemas emergentes antes de que causen interrupciones.
• Predicción de fallos
  La IA observa el rendimiento histórico y los datos de los sensores en tiempo real para crear un modelo predictivo de deterioro de los equipos, ayudando a las empresas a evitar fallos 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 fallos —un tipo de machine learning— encuentra vínculos que escapan a los métodos más antiguos, incluida la observación humana. Una empresa multinacional de entrega de paquetes utiliza un sistema de IA para predecir fallos en más de 30 tipos de máquinas en instalaciones de clasificación, detectando fallos 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 3200 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 artificial
  Las tecnologías de visión artificial permiten que los ordenadores "vean". Por ejemplo, un fabricante puede entrenar una herramienta de IA para ver y analizar vídeos que monitorizan 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 embalajes dañados en los 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 artificial y aprendizaje profundo para analizar imágenes y vídeos de los robots con el fin de 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 monitorización 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 fiabilidad de los motores, el uso de IA ha reducido los costes 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 costes operacionales.

Preguntas y respuestas sobre la IA para el mantenimiento predictivo

¿Cuál es el papel de la IA en la gestión de mantenimiento?
La IA puede predecir fallos 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 monitorizar el estado de las máquinas, detectar anomalías, evitar fallos en los equipos y apagones, y priorizar y programar el mantenimiento.

¿Cómo se utiliza el machine learning en el mantenimiento predictivo?
Los algoritmos de machine learning pueden predecir cuándo se deteriorarán los equipos de fábrica, fallarán y necesitarán reparación o reemplazo. Son clave para las soluciones de mantenimiento predictivo impulsadas por IA.