Cómo la IA del mantenimiento predictivo transforma la gestión de instalaciones

Si bien el mundo actual se siente muy en línea con el aumento del trabajo remoto y una cantidad abrumadora de avances tecnológicos, no se puede negar que nuestros espacios físicos siguen siendo valiosos.

Dada la interrupción masiva de la vida diaria durante una pandemia global, la importancia de las instalaciones presenciales sigue siendo primordial.

Desde hospitales hasta aeropuertos, parques y edificios residenciales, miles de instalaciones deben mantenerse seguras, higiénicas y en buen estado de funcionamiento. Se realiza mucho trabajo con regularidad para mantener los espacios físicos públicos en buen estado, no solo en términos de reparaciones y mantenimiento, sino también programando meticulosamente las actividades de mantenimiento de rutina para evitar futuras averías potenciales, desastrosas y costosas.

Si bien la idea de equipos de mantenimiento en el trabajo puede evocar imágenes de trabajadores usando herramientas y equipos para mantener las máquinas y los espacios funcionando sin problemas, ya no es así.

La industria del mantenimiento ha adoptado cada vez más la tecnología para ayudar a cumplir las órdenes de trabajo y utilizar avances como el software de mantenimiento predictivo para mantener las instalaciones funcionando con la máxima eficiencia.

El papel de la IA en el mantenimiento predictivo

El mantenimiento y la gestión de instalaciones han experimentado una importante evolución durante la última década, gracias a la automatización y a herramientas digitales como el software computarizado de gestión del mantenimiento (CMMS) .

Lo que alguna vez fue una industria operada a través de solicitudes de órdenes de trabajo en papel y hojas de cálculo se ha vuelto más ágil y rentable.

Existen varias estrategias de mantenimiento diferentes que los administradores de instalaciones y sus equipos pueden implementar según el tipo de tarea: reactiva, preventiva y predictiva.

El mantenimiento predictivo es una de las áreas más importantes donde entran en juego los avances tecnológicos como la inteligencia artificial (IA).

Al predecir las necesidades de mantenimiento antes de que surjan, las empresas pueden optimizar los programas de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y evitar costosas averías no planificadas.

Este enfoque es crucial por varias razones.

El mantenimiento predictivo ayuda a prolongar la vida útil de un activo al abordar los problemas en sus primeras etapas, minimizando así el desgaste. Mejora la eficiencia operativa y reduce los costos generales de mantenimiento a medida que los recursos se utilizan de manera más efectiva. Mejora la seguridad en el lugar de trabajo al mitigar los riesgos asociados con fallas de los equipos.

En los últimos años, la integración de la IA ha transformado varias industrias, muchas de las cuales requieren de algún modo mantenimiento de sus instalaciones.

El mantenimiento predictivo impulsado por IA está redefiniendo la forma en que las industrias administran sus activos, garantizando operaciones fluidas mediante el análisis de datos históricos e información en tiempo real para anticipar problemas en los equipos, permitiendo el mantenimiento proactivo y reduciendo la necesidad de reparaciones de emergencia.

La tecnología ya juega un papel importante en la implementación del mantenimiento predictivo en las instalaciones y seguirá adquiriendo más importancia. Se están implementando dispositivos y sensores de IoT para monitorear el rendimiento de los equipos y recopilar datos en tiempo real.

Los algoritmos de aprendizaje automático analizan estos datos e identifican patrones indicativos de posibles fallas. Además, las plataformas basadas en la nube y las herramientas de análisis de datos facilitan el almacenamiento, procesamiento y visualización de los datos recopilados, lo que permite a los equipos de mantenimiento tomar decisiones mejor informadas.

La necesidad de IA de mantenimiento predictivo en todas las industrias

Una amplia gama de industrias se benefician al planificar las actividades de mantenimiento con anticipación, utilizar la tecnología para asignar tareas asociadas a los técnicos y realizar un seguimiento de su finalización. El espacio de fabricación es uno donde la detección y el diagnóstico tempranos de fallas son vitales.

La fabricación de bienes de consumo se considera un sector intensivo en activos, y un estudio de McKinsey de 2023 muestra que el 99% de los altos líderes del sector han transformado sus estrategias de mantenimiento en los últimos cinco años.

Las prácticas de mantenimiento tradicionales a menudo dependían de inspecciones periódicas o programas de mantenimiento predeterminados.

Por el contrario, la IA puede detectar cambios sutiles en el comportamiento y el rendimiento de los equipos, incluso en sistemas complejos con numerosas variables. Al detectar estos primeros signos de fallas, los equipos de mantenimiento pueden abordar los problemas de manera proactiva, evitando averías catastróficas y extendiendo significativamente la vida útil de los equipos.

El transporte es otro espacio donde el tiempo es esencial. El tiempo de inactividad puede provocar que cargas y entregas valiosas no lleguen a tiempo a sus destinos, y los retrasos pueden tener un efecto dominó, provocando como mínimo insatisfacción.

Con el mantenimiento preventivo y predictivo, las organizaciones pueden programar el mantenimiento de su flota u otros vehículos durante el tiempo de inactividad planificado o cuando sea más conveniente para las operaciones, minimizando las interrupciones en la producción.

Como resultado, aumenta la eficiencia general de las instalaciones, lo que conduce a una mayor productividad y una mejor utilización de los recursos.

La implementación de la IA en el mantenimiento predictivo puede requerir una inversión inicial, pero los beneficios a largo plazo superan los costos. Esto es especialmente importante en industrias que enfrentan continuos recortes presupuestarios y recursos minimizados.

Aquí me viene a la mente el sector educativo. Los distritos escolares y las universidades pueden ahorrar significativamente en gastos de mantenimiento optimizando las tareas de mantenimiento. Extender la vida útil de los equipos y controlar el inventario significa menores costos de reemplazo, lo que genera un alto retorno de la inversión.

El mantenimiento predictivo impulsado por IA mejora la seguridad en el lugar de trabajo al reducir la probabilidad de accidentes resultantes de fallas de los equipos. Las inspecciones periódicas y las prácticas de mantenimiento proactivo ayudan a mitigar los riesgos potenciales y garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad fundamentales en los sectores de atención médica, atención a personas mayores y gobierno.

Al mantener los equipos, las empresas pueden crear un entorno de trabajo más seguro para sus empleados, residentes y visitantes por igual.

Automatización en operaciones de mantenimiento.

Los sistemas de IA optimizan los flujos de trabajo de mantenimiento, mejoran la utilización de recursos y mejoran el tiempo de actividad de los equipos aprovechando el análisis de datos en tiempo real, el mantenimiento predictivo y el aprendizaje continuo.

La recopilación y el análisis de datos en tiempo real es donde el software de mantenimiento ya utiliza inteligencia artificial y automatización. Esta recopilación de información ayuda a los gerentes de instalaciones y al liderazgo a tomar decisiones informadas con respecto a la asignación de presupuesto, la asignación de tareas de los miembros del equipo, las métricas de desempeño y más.

El mantenimiento predictivo basado en IA depende en gran medida de la recopilación continua de datos en tiempo real, que pueden recopilarse a partir de sensores físicos y dispositivos de IoT. Los sensores monitorean parámetros cruciales dentro de los espacios de una instalación, como la temperatura, la vibración, la presión y la humedad.

Luego, los datos se envían a algoritmos de inteligencia artificial capaces de procesar rápidamente cantidades masivas de información. Al analizar estos datos, la IA puede identificar anomalías, patrones y signos potenciales de degradación o falla del equipo mucho antes de que se conviertan en problemas críticos.

5 soluciones impactadas por la IA en mantenimiento predictivo

La IA se está incorporando lentamente al espacio del mantenimiento de maneras que van más allá de cómo otras industrias la aprovechan.

Generar contenidos u ofrecer atención al cliente a través de chatbots no son prioridades típicamente asociadas al mantenimiento y reparación de edificios y sus equipos.

Mirando hacia el futuro de la IA en el ámbito del mantenimiento, existen varias soluciones clave en las que el aprendizaje automático e incluso la robótica podrían impactar el futuro de los espacios públicos.

La IA afectará el mantenimiento de varias maneras, pero es vital analizar específicamente cómo se utilizará en el contexto de una GMAO. Se prevé que el mercado mundial de software CMMS crezca a una tasa compuesta anual del 8,81% , o hasta 1,7 millones de dólares, para 2028.

El impacto de la IA se centrará en cinco oportunidades previsibles dentro de ese plazo.

1. Mejoras en la gestión de tareas

Observar las tendencias para obtener el mejor rendimiento en función de la gestión de tareas anteriores permitirá a la IA procesar datos históricos y proporcionar sugerencias para manejar mejor tareas similares.

Si, por ejemplo, el técnico de mantenimiento "A" es históricamente más rápido cambiando bombillas que su compañero de trabajo "B", un CMMS puede asignar tareas automáticamente en función de esos éxitos anteriores.

A una escala más amplia, la IA también permite que CMMS utilice datos agregados de todos los clientes y proporcione información al usuario sobre los mejores pasos a seguir. Cuando los equipos de mantenimiento esperan dos o más días para solucionar los problemas de plomería, el costo potencial de los daños aumenta un 25 %.

Por el contrario, los equipos de mantenimiento que abordan los problemas de plomería en dos horas generalmente tienen costos de daños significativamente menores.

2. Mejor control de inventario

La IA puede ayudar a crear tendencias en el uso de ciertos elementos del inventario.

Por ejemplo, una instalación podría utilizar 15 filtros cada septiembre y, posteriormente, solo un filtro cada trimestre. La IA puede ayudar a realizar pedidos automáticos de artículos cuando los datos pasados ​​brindan la oportunidad de predecir el uso futuro.

3. Obtener inteligencia del entorno físico mediante sensores

El mayor obstáculo para que la IA ayude en cualquier proceso de mantenimiento es que tiene muy pocos datos en tiempo real sobre un entorno físico.

Como se mencionó, los sensores inalámbricos brindan datos en tiempo real e informan al equipo de mantenimiento sobre las mejores formas de abordar los problemas futuros. Con la ayuda de sensores de temperatura y pronósticos meteorológicos locales, la IA puede predecir si las tuberías en espacios fríos se congelarán, por ejemplo.

Los sensores predictivos en los equipos monitorean la viscosidad, el consumo de energía, la vibración y la temperatura, lo que permite a la IA determinar cuándo un equipo está a punto de fallar. Si una vibración no es la misma que la vibración inicial, una correa podría estar a punto de romperse.

Los sensores ayudarán a conectar un CMMS al entorno físico y permitirán que la IA brinde al usuario una mayor comprensión de dónde puede tener el mayor impacto.

4. Ayuda para reparación y resolución de problemas

Al analizar sus tareas diarias, la IA se puede utilizar para sugerir las mejores áreas donde su equipo de mantenimiento puede comenzar a solucionar problemas de ciertos elementos. Puede sugerir formas de ayudar a resolver problemas basándose en el contenido web escaneado y en datos agregados históricos anteriores de otros clientes.

La IA, que actúa como una búsqueda dirigida en Google sobre cómo solucionar un problema, ayudará a los equipos de mantenimiento a mejorar el tiempo de respuesta, reducir el tiempo de inactividad de los equipos y reducir los costos.

5. Inteligencia de reemplazo de activos

La IA puede ayudar a evaluar si un elemento debe reemplazarse o aún puede repararse según los tipos de reparaciones realizadas en la unidad. Aunque el costo de las reparaciones haya sido alto en el pasado, aumentarán la longevidad del artículo y es posible que no sea necesario reemplazarlo todavía.

Esta tecnología se puede utilizar como un comprador personal para ayudar a observar los costos promedio de los reemplazos y permitir que los equipos de mantenimiento negocien con sus proveedores y vendedores la mejor tarifa para un artículo nuevo.

La esperanza de vida de piezas o equipos nuevos se puede considerar en relación con el precio de compra. Por ejemplo, si un determinado refrigerador suele durar 10 años más que otra marca, el costo un 20 % más alto genera ahorros significativos si se tienen en cuenta esos 10 años adicionales.

Instalaciones preparadas para el futuro con IA de mantenimiento predictivo

Las soluciones impulsadas por IA están revolucionando la gestión de instalaciones en varios sectores, incluidas instituciones educativas, centros de salud, establecimientos comerciales y más.

A medida que estas soluciones se vuelven más inteligentes y evolucionan, se pueden utilizar para crear instalaciones más seguras, confiables y rentables. Aprovechar las tecnologías avanzadas y el análisis de datos puede tener un impacto positivo en cada uno de estos sectores.

Educación

En el ámbito educativo, los sistemas de vigilancia impulsados ​​por IA pueden monitorear los campus en tiempo real, detectando posibles amenazas a la seguridad y accesos no autorizados. La tecnología de reconocimiento facial puede mejorar la seguridad del campus al identificar a las personas en listas de vigilancia o alertar al personal sobre actividades inusuales.

La IA puede monitorear el estado de la infraestructura escolar, como los sistemas HVAC y los equipos eléctricos, prediciendo las necesidades de mantenimiento antes de que ocurran fallas importantes. Este enfoque proactivo garantiza a los estudiantes y al personal un ambiente de aprendizaje seguro y cómodo.

Al analizar datos de sensores y patrones históricos, la IA puede regular la iluminación, la calefacción y la refrigeración para reducir el consumo de energía y los costos operativos.

Cuidado de la salud

En los centros de atención médica, las soluciones impulsadas por IA pueden mejorar la seguridad del paciente al identificar posibles problemas o fallas en los equipos y alertar a los equipos cuando llega el momento de reparar o reemplazar estos activos críticos. Esta tecnología también puede monitorear el desempeño de los equipos médicos y detectar anomalías en tiempo real.

Al predecir fallas en los equipos, los centros de atención médica pueden programar el mantenimiento de manera proactiva, minimizando el tiempo de inactividad y garantizando la disponibilidad de dispositivos médicos esenciales.

Espacios comerciales

La IA puede optimizar la utilización del espacio comercial monitoreando los niveles de ocupación. Estos datos ayudan a los administradores de instalaciones a optimizar la distribución del espacio de trabajo, mejorar la eficiencia energética, garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad y mantener controles de costos sobre iluminación, temperatura y ventilación según los patrones de ocupación.

Hospitalidad

En el sector hotelero, la IA puede personalizar las experiencias de los huéspedes, automatizar los procesos de reserva y mejorar el servicio. Los sistemas de gestión de visitantes basados ​​en IA pueden agilizar el check-in, mejorar la seguridad y gestionar el acceso de los visitantes a diferentes áreas dentro de los establecimientos comerciales.

Otros sectores

Las soluciones impulsadas por la IA se extienden a otros sectores como la manufactura, el transporte y la hotelería, entre otros.

La IA puede optimizar los procesos de producción, predecir fallas de las máquinas y garantizar la calidad del producto en la fabricación. En el transporte, la IA se puede utilizar para la gestión inteligente del tráfico, vehículos autónomos y optimización de la logística.

El futuro de la IA del mantenimiento predictivo

Los ahorros de costos y las mejoras de seguridad logradas a través del mantenimiento predictivo impulsado por IA son revolucionarios para diversas industrias y allanan el camino hacia un futuro más sostenible y rentable.

El futuro del mantenimiento predictivo de IA para instalaciones tiene un enorme potencial a medida que los avances en tecnología y análisis de datos continúan dando forma al panorama. Algunas tendencias y posibilidades clave que se pueden esperar incluyen algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

En el futuro, seremos testigos del desarrollo de algoritmos más sofisticados capaces de manejar cantidades cada vez mayores de datos complejos. Estos algoritmos reconocerán mejor patrones y tendencias, lo que conducirá a capacidades predictivas mejoradas. Los sistemas de IA evolucionarán para ser más adaptables y aprenderán continuamente de diversas fuentes para mejorar la precisión predictiva.

Los sistemas de IA no solo predecirán posibles fallos de los equipos, sino que también proporcionarán recomendaciones de mantenimiento automatizadas.

Estas recomendaciones incluirán instrucciones precisas para las tareas de mantenimiento, repuestos necesarios y una programación óptima. Los equipos de mantenimiento se beneficiarán de flujos de trabajo más eficientes y una mejor planificación.

A medida que la robótica y la inteligencia artificial evolucionan, los robots de mantenimiento autónomos pueden convertirse en una realidad. Estos robots podrían realizar tareas rutinarias de inspección y mantenimiento, reduciendo la necesidad de intervención humana en áreas peligrosas o de difícil acceso.

Esto mejorará la seguridad, ahorrará tiempo y liberará a los técnicos humanos para tareas más complejas.

En términos de tecnologías de mantenimiento que cualquier organización con instalaciones físicas puede implementar hoy en día, un CMMS sirve como un centro central para datos y procesos de mantenimiento, lo que permite a las organizaciones adoptar e implementar estrategias de mantenimiento basadas en IA de manera efectiva.

Al aprovechar datos en tiempo real, análisis de tendencias, alertas automáticas y generación de tareas, el CMMS permite a los equipos de mantenimiento abordar proactivamente los problemas de los equipos, mejorar la confiabilidad y optimizar las operaciones de mantenimiento para lograr una mayor eficiencia y rentabilidad.

Obtenga más información sobre la diferencia entre mantenimiento predictivo y mantenimiento basado en condiciones, sus beneficios y casos de uso.