La estrategia de mantenimiento predictivo se está posicionando como una herramienta clave en diversas industrias, al emplear datos provenientes de sensores y análisis avanzados para prever fallas en la maquinaria. Este enfoque permite realizar tareas de mantenimiento de manera proactiva, evitando así averías inesperadas y mejorando la eficiencia operativa, además de prolongar la vida útil del equipo crítico. El mantenimiento predictivo es aplicable a una amplia gama de componentes, incluidos motores, ventiladores, cajas de engranajes y más.
Recientemente, se ha presentado una solución de mantenimiento predictivo utilizando Modelos Fundacionales (FMs) en Amazon Bedrock, basada en el estudio de caso del equipo de fabricación de Amazon dentro de sus centros de cumplimiento. Esta solución es altamente adaptable y puede personalizarse para otras industrias, como la energía, la logística y la atención sanitaria.
El mantenimiento predictivo se divide en dos fases clave: la generación de alarmas a partir de sensores y el diagnóstico de la causa raíz. Ambas fases forman un enfoque integral que permite intervenciones oportunas y efectivas, minimizando el tiempo de inactividad y maximizando el rendimiento del equipo. Durante la fase de generación de alarmas, equipos como los sensores Amazon Monitron monitorean continuamente las condiciones del equipo, alertando sobre posibles anomalías en la temperatura y vibración.
A pesar de estos avances, el diagnóstico de la causa raíz presenta desafíos, ya que más del 50% de los pedidos de trabajo generados tras una alarma se etiquetan como «indeterminados» en términos de causa raíz. Para abordar este problema, se ha desarrollado un chatbot que mejora el diagnóstico del mantenimiento predictivo, simplificando la detección de fallos. Esta herramienta no solo reduce el tiempo de inactividad, sino que también mejora la eficacia operativa general.
Las características clave de este chatbot incluyen análisis de datos en series temporales, un acompañamiento en la resolución de problemas a través de conversaciones guiadas, así como capacidades multimodales para recibir información en diferentes formatos, como imágenes y audio. Utilizando modelos potentes disponibles en Amazon Bedrock, el asistente puede procesar y responder a las inquietudes de los técnicos, incorporando diversidad de formatos y garantizando así un soporte más completo.
Los requisitos para implementar esta solución son fundamentales: identificar activos críticos, recopilar y registrar datos útiles, obtener manuales de reparación de equipos y mantener los registros históricos de mantenimiento. A partir de ahí, los técnicos pueden confiar en un flujo de trabajo que combina datos visuales, auditivos y textuales para facilitar un diagnóstico más preciso.
La implementación de este asistente alimentado por IA generativa se espera que transforme las operaciones de mantenimiento, ofreciendo a los mecánicos una guía clara y práctica cuando se activa una alarma, lo que reduce significativamente el número de causas raíces indeterminadas. La solución no solo minimizará los retrasos operativos, sino que también promoverá una mayor fiabilidad de los equipos y una reducción del tiempo de inactividad en los centros de cumplimiento de Amazon. Con un diseño adaptable, este sistema también tiene el potencial de escalar a otras aplicaciones de mantenimiento predictivo en múltiples sectores.
vía: AWS machine learning blog
