La plataforma PredictiveLab que permite la identificación de fallas en equipos y sistemas mediante el procesamiento de datos de monitoreo con algoritmos de aprendizaje de máquinas obtuvo el tercer lugar del Desafío Avante 2021 de la Armada de Chile.
El Desafío Avante es una iniciativa de innovación abierta creada en el año 2020 que está enfocada a solucionar problemas de la Armada de Chile a través de emprendimientos de base científico-tecnológica y que tengan además potenciales aplicaciones en el ámbito civil.
El equipo PredictiveLab, liderado por la doctora Viviana Meruane, directora del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Chile, presentó su propuesta al reto de Diagnóstico de Sistemas de Ingeniería y recibió 35.000 dólares para implementar un plan de trabajo de seis meses, que permita escalar su producto mínimo viable (MVP). PredictiveLab es un servicio de apoyo al diseño de planes, programas y acciones de mantenimiento basado en inteligencia artificial que entrega información oportuna y confiable sobre el estado de los equipos críticos, aumentando su disponibilidad. Esta tecnología es apoyada por Corfo en el marco del programa de Innovación en Manufactura Avanzada.
La solución brinda información del estado de salud de estos componentes permitiendo aumentar su vida útil, reducir costos de ciclos de vida y emergencias asociadas a fallas imprevistas, usando para esto una tecnología que ha sido probada en la industria nacional.
Características de PredictiveLab
La propuesta de valor de PredictiveLab para la Armada de Chile es diagnosticar de manera confiable y oportuna la condición de los motores diésel lo que permitirá aumentar la disponibilidad de sus buques. Este servicio se efectuará a través de un sistema de análisis predictivo basado en inteligencia artificial que utiliza datos de sensores y el registro semiautomático de fallas a bordo de las unidades de la institución. Para el sistema de monitoreo en tiempo real de la salud de los equipos se emplea una plataforma web y una aplicación móvil que recolectará información desde los sensores instalados actualmente en los motores y además de la incoporación de sensores propios.
La aplicación móvil, permite el acceso de usuarios con distintos perfiles. Estos podrán ver el estado de los equipos que están siendo monitoreados, seleccionar un equipo para revisar detalles más técnicos y en el caso que ocurra un evento, poder ingresar órdenes de trabajo. La información de los equipos es consolidada en tierra en una plataforma integrada que permite monitorear los distintos buques, ver con más detalle los equipos asociados a cada uno de estos, el estado de salud, información histórica, historial de eventos e historial de mediciones. Todos estos datos permitirán optimizar los planes de mantenimiento.
MVP y plan de trabajo
PredictiveLab ha desarrollado sensores de vibración triaxial y temperatura inalámbricos. Cuenta también con una cámara termográfica operativa y que se conecta a la plataforma a través de WiFi y Bluetooth. El mercado primario de PredictiveLab son los equipos asociados a los sistemas de propulsión de los buques estimando una cifra de 240 unidades mientras que el secundario son las plantas de cátodos de la gran minería de Chile y Perú por su gran variedad de equipos críticos.
En el caso de la Armada de Chile, su plan de trabajo considera la conexión directa al CAN BUS de los motores MTU de una Lancha de Servicio General (LSG), instalacción de sensores de vibración y temperatura y desarrollo de software Jetson. Posteriormente, en la fase de diagnóstico, se desarrollará la fase de recolección, procesamiento y análisis de los datos con entrenamiento y validación de algoritmos de detección de novedades.
La etapa de interfaz de la plataforma contempla conexiones entre las bases de datos, el formulario de ingreso de órdenes de trabajo para dar más detalles especíicos sobre las fallas asociadas a los motores y finalizará con pruebas y capacitaciones a los mantenedores navales.