Machine Learning significa Aprendizaje Automático. Es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana. Este sistema se puede utilizar junto al mantenimiento predictivo.
Piensa en todas las máquinas que usas durante un año, todas ellas, desde una tostadora todas las mañanas hasta un avión todas las vacaciones de verano. Ahora imagina que, de ahora en adelante, uno de ellos falla todos los días. ¿Qué impacto tendría eso? Lo cierto es que estamos rodeados de máquinas que nos hacen la vida más fácil, pero también nos hacemos cada vez más dependientes de ellas. Por lo tanto, la calidad de una máquina no solo se basa en su utilidad y eficiencia, sino también en su fiabilidad. Y junto con la confiabilidad viene el mantenimiento.
Cuando no se puede permitir el impacto de una falla, como por ejemplo, el mal funcionamiento de un motor de avión, la máquina se somete a un mantenimiento preventivo, que implica inspecciones y reparaciones periódicas, a menudo programadas en función del tiempo en servicio. El desafío de una programación adecuada crece con la complejidad de las máquinas: en un sistema con muchos componentes que trabajan juntos y se influyen mutuamente en la vida útil.
¿Cómo podemos encontrar el momento adecuado en el que se debe realizar el mantenimiento para que los componentes no se reemplacen prematuramente pero el sistema completo siga funcionando?
Dar respuesta a esta pregunta es el objetivo del mantenimiento predictivo, donde buscamos construir modelos que cuantifiquen el riesgo de falla de una máquina en cualquier momento y utilizar esta información para mejorar la programación del mantenimiento.
El éxito de los modelos de mantenimiento predictivo depende de tres componentes principales: tener los datos correctos disponibles, enmarcar el problema adecuadamente y evaluar las predicciones correctamente.
El mantenimiento predictivo utiliza un mecanismo de transmisión de datos de los dispositivos de instrumentos de la máquina (presión, temperatura, etc.) para determinar la condición normal en el comportamiento de la máquina y luego predecir la posibilidad de defectos durante un período de tiempo específico. El modelado Machine Learning se puede construir de acuerdo con las siguientes fases:
Recopilación de datos
La primera fase comienza con la recopilación de datos de las posibles piezas defectuosas dentro de la máquina operativa (como cojinetes, rotores, etc.) mediante el uso de sensores inteligentes. El proceso general podría lograr mejores resultados con la ayuda de un conjunto de datos, que demuestra la condición y el comportamiento de la máquina durante su ciclo de vida y captura las fallas potenciales. Este enfoque puede ayudar a los científicos de datos a desarrollar modelos del mantenimiento preventivo.
Análisis de los datos
Para lograr una mayor precisión y una mejor representación de la predicción de datos, el proceso de transmisión de datos se combina con la configuración de procesamiento de la máquina, como puntos de ajuste, configuración y datos históricos. Estos detalles se pueden recopilar de diferentes fuentes, por ejemplo, el sistema de gestión empresarial.
Modelado de datos
La transmisión de datos pasa por un análisis exhaustivo para determinar las dependencias y también realizar proposiciones técnicas asociadas con los posibles indicios de falla y crear ciertos comportamientos para la falla anticipada.
Predicción de datos
El modelado de datos proporciona una concepción utilizada principalmente para detectar fallas, así como para construir algoritmos de Machine Learning como base para modelos predictivos. La predicción de datos contiene varios pasos para evaluar la precisión de la detección de fallas antes de otorgar la aprobación final para los modelos de predicción.
Ventajas de adaptar el Machine Learning al Mantenimiento Predictivo
Mejora la confiabilidad del equipo operativo y reduce los gastos de costos
Las soluciones de Machine Learning proporcionan a las empresas herramientas inteligentes que se utilizan para estimar las averías potenciales antes de que ocurran. Esta característica permite a las empresas preparar un plan eficaz para el trabajo de mantenimiento y priorizar su enfoque en equipos críticos, en función de una alta posibilidad de falla. Como resultado, las empresas pueden reducir los gastos de mantenimiento donde se puede eliminar el trabajo innecesario al priorizar el mantenimiento planificado basado en un pronóstico de fallas.
Mejora la eficiencia del equipo operativo
El Machine Learning maximiza la utilización del equipo operativo y mejoran la productividad de la unidad operativa al garantizar una operación más confiable y flexible. El modelado de datos brinda una indicación profunda para varias partes del equipo operativo, lo que ayuda a las empresas a mantener el rendimiento de producción y establece un mecanismo para mejorar la vida útil del equipo operativo.
Reduce del impacto ambiental
Con el Machine Learning se reduce el impacto ambiental asociado con la detección de fugas, sobretodo en la industria del petróleo y el gas. La adaptación de tales soluciones ayuda a las empresas a detectar posibles fugas en las tuberías petroquímicas antes de que ocurran.
SÍGUENOS
EN NUESTRAS REDES SOCIALES
