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Mantenimiento predictivo

  • Publicado el 01 de Julio de 2024

Desde la consultora Quocirca aseguran que la combinación de big data e IA permitirá a los fabricantes de impresión impulsar una mayor eficiencia al realizar un mantenimiento predictivo de manera más efectiva. Este mantenimiento predictivo basado en IA permite a los proveedores optimizar el mantenimiento de manera más efectiva, reduciendo costes a través de un menor tiempo de inactividad del dispositivo y garantizando resoluciones de servicio más rápidas.

El mantenimiento predictivo, explican desde PredictLand AI, consultora boutique de Inteligencia Artificial para Negocios desde 2017, es una estrategia que utiliza datos y análisis avanzados para predecir cuándo es altamente probable que una máquina falle, permitiendo así una intervención proactiva antes de que ocurra una avería. Se basa en el seguimiento continuo de variables clave de rendimiento y en la detección de patrones o anomalías que puedan indicar un posible fallo en el futuro cercano.

Los beneficios de este mantenimiento predictivo para los equipos de impresión y packaging supone un avance gigantesco y de hecho algunas empresas ya están en ello como es el caso de Festo. Esto se logra con aplicaciones específicas de Inteligencia Artificial Predictiva basadas en el Machine Learning, es decir, mediante el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos.

Esta herramienta puede detectar e informar de problemas y anomalías en la cadena de producción, desde la fabricación per se a la logística o la gestión del suministro. El resultado: optimización del mantenimiento y rendimiento de los equipos, la mejora de la eficiencia y la seguridad, además de la reducción de costes.

Al anticiparse a los fallos potenciales, las empresas pueden planificar el mantenimiento de manera más eficiente, programando intervenciones en momentos que minimicen el impacto en la producción, como por ejemplo el cambio de turno o los minutos de descanso. Además, enfatizan desde PredictLand AI, al abordar los problemas antes de que se conviertan en averías reales, se pueden evitar costes significativos asociados con la reparación de equipos dañados y los tiempos de inactividad prolongados. Por tanto todo son ventajas. Ahora solo queda esperar a que esto se convierta en un estándar para todos los equipos.

Rosa Arza

Editora Tecnobebidas
rosa.arza@tecnobebidas.com

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