El Programa de Innovación en Manufactura Avanzada ha desarrollado Predictive Builder, una herramienta que utiliza inteligencia artificial y los datos de monitoreo disponibles para predecir fallas en los equipos industriales.
Status: Licenciado al spinoff Calmly | Nivel de madurez tecnológica: TRL 7
Problemática
En muchas industrias, el problema diagnosticado es la sobrecarga de activos físicos debido al cumplimiento de metas de producción. Esta sobrecarga resulta en una aceleración de la degradación de los equipos y un aumento de las fallas imprevistas, lo que tiene un impacto negativo en los costos de mantenimiento (que representan aproximadamente del 30% al 40% del costo de operación), la productividad y la seguridad.
El mantenimiento juega un papel vital en abordar este problema. Sin embargo, los procesos de mantenimiento preventivo actuales se basan en inspecciones y reemplazo periódico de piezas, lo que puede resultar en el reemplazo de piezas que aún tienen vida útil. Esto implica que las fallas pueden ocurrir entre los intervalos de mantenimiento, lo que conduce a fallas repentinas y catastróficas.
Es crucial poder anticipar las fallas y planificar acciones de mantenimiento que eviten eventos adversos. En la actualidad, la mayoría de los equipos están siendo monitoreados en línea, lo que genera grandes volúmenes de datos (Big Data). Esto brinda una valiosa oportunidad para desarrollar técnicas de mantenimiento predictivo basadas en la combinación de Internet de las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial (IA). Al aprovechar estos datos y utilizar algoritmos de IA, es posible identificar patrones y señales tempranas de posibles fallas, permitiendo tomar medidas de mantenimiento proactivas y evitar interrupciones costosas en la producción.
Solución
La plataforma PredictiveBuilder es una solución que permite implementar modelos de aprendizaje automático para aplicaciones de mantenimiento predictivo, aprovechando el potencial del Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA).
La plataforma está equipada con modelos de aprendizaje automático específicamente diseñados para el monitoreo del estado de salud en equipos industriales, han sido desarrollados como parte del Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA) y han sido rigurosamente validados utilizando datos de equipos reales. Los resultados han demostrado su superioridad en comparación con los sistemas de monitoreo actuales.
PredictiveBuilder consta de cuatro módulos fundamentales que permiten llevar a cabo el proceso completo de análisis, evaluación y detección de fallas en equipos de ingeniería. Estos modelos de aprendizaje automático pueden ser fácilmente actualizados y reemplazados en cualquier momento desde la misma aplicación, lo que garantiza una flexibilidad y adaptabilidad continua.
Al utilizar PredictiveBuilder, los equipos de mantenimiento pueden tomar decisiones informadas de manera más eficiente. Al anticipar posibles fallas y degradación en los equipos, se puede planificar de manera proactiva acciones de mantenimiento, evitando así fallas inesperadas y costosas.
- Disminuir fallas imprevistas
- Aumentar la seguridad, disponibilidad y confiabilidad de los equipos
- Reducir costos de mantenimiento
