La industria de uso intensivo de capital como la Manufacturera, Petrolera, Telecomunicaciones, Energía, Transportes, Minería y Líneas Aéreas, entre otras, se encuentran constantemente bajo estrés debido a la necesidad de cumplir metas de producción y la reducción de costos. Esto produce como efecto no deseado la sobrecarga de los activos físicos, lo que genera un aumento en los costos de mantenimiento, además de importantes pérdidas de productividad y riesgo potencial para la seguridad de las personas.

Afortunadamente hoy es posible reducir los efectos no deseados gracias al Mantenimiento Predictivo, tecnología que identifica el estado de salud de las máquinas y equipos mediante el monitoreo de diversas variables físicas y operacionales, y que ayuda a adelantarse a la aparición de daños u accidentes. Tomando en cuenta que en estas industrias las principales inversiones se destinan a nueva maquinaria, el mantenimiento es de vital importancia para permitir una mayor utilización y una vida útil más prolongada y, por lo tanto, maximizar el retorno de la inversión.

Los procesos de mantenimiento actuales se basan, generalmente, en programas de mantenimiento preventivo en el que incluyen inspecciones y el reemplazo de algunas piezas de forma periódica. Tal enfoque significa que estas actividades pueden realizarse cuando no es necesario y, por ejemplo, se reemplazarán piezas que aún tienen una vida útil por delante. Por otro lado, las cosas pueden salir mal y las piezas pueden fallar entre los mantenimientos regulares, lo que provoca paros repentinos y catastróficos. Como resultado, las empresas pueden experimentar tiempos de inactividad inesperados que provocan pérdidas de producción. Dado esto, se hace cada vez más importante poder anticipar las fallas de un equipo de manera de planificar acciones de mantenimiento que permitan evitar tales eventos o disminuir el impacto que estos producen.

Para la implementación de modelos de Mantenimiento Predictivo los profesionales deben contar con un alto conocimiento en el el funcionamiento de los equipos, los mecanismos de las fallas, monitoreo y analítica avanzada de datos, entre otras, lo que se transforma en un verdadero desafío de búsqueda y costo para las empresas. La buena noticia es que en el Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA+) tenemos un equipo de académicos, ingenieros y profesionales especializados en esta línea y que cuentan además con el respaldo y calidad de la Universidad de Chile.

PredictiveBuilder: La aplicación del Programa de Innovación en Manufactura Avanzada

En la actualidad, la mayoría de los equipos y sistemas están siendo monitoreados en línea, generando enormes volúmenes de datos (Big Data). Esto genera una gran oportunidad para desarrollar técnicas de mantenimiento predictivo basados en Internet de las cosas (IoT) e Inteligencia Artificial (IA). El Mantenimiento Predictivo en la industria puede reducir los costos de mantenimiento, aumentar la disponibilidad de los activos, reducir los riesgos de seguridad, salud, medio ambiente y calidad y prolongar la vida útil de los activos.

En este contexto en el Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA+) hemos desarrollado PredictiveBuilder, una aplicación que permite llevar a cabo el proceso completo de construcción y evaluación de un modelo de identificación de fallas en equipos industriales en base a IA. Es un sistema flexible que se adapta a las necesidades de cada equipo/sistema, pueden ser aplicado a cualquier equipo que sea crítico para operaciones relacionadas con producción de bienes o servicios, defensa, ciencia u otros. Nuestra solución cuenta con modelos de aprendizaje de máquinas en el estado del arte, que han sido desarrollados por un equipo de investigadores de la Universidad de Chile específicamente para el monitoreo del estado de salud en equipos industriales. Dichos modelos han sido validados con datos de equipos reales de la industria, mostrando una capacidad de entregar alertas tempranas asociadas a comportamientos anómalos de los equipos, lo que permite planificar adecuadamente el mantenimiento y prevenir fallas catastróficas. Nuestros modelos de IA han demostrado entregar alarmas con una mayor anticipación que los sistemas de monitoreo actuales para los equipos evaluados.

PredictiveBuilder entrega información relevante y oportuna para una correcta planificación del mantenimiento de equipos industriales, lo que permite aumentar la disponibilidad general de los equipos a lo largo de la cadena de producción, reducir costos de mantenimiento, aumentar la seguridad de las personas y mejorar el cumplimiento de los planes de producción.