Mes: abril 2018

Los avances en la creación de redes, los algoritmos de procesamiento de la información y las tecnologías de almacenamiento de datos están permitiendo que las máquinas adquieran conjuntos de habilidades y capacidades complejas. Mientras tanto, el mundo debe preguntarse exactamente cómo se implementarán estas tecnologías y cómo impactarán en los mercados e industrias existentes. La industria de mantenimiento predictivo no es una excepción.

Todos los días, dependemos de muchos sistemas y máquinas. Usamos coches para viajar, un ascensor para subir y bajar y un avión para volar. La electricidad llega a través de turbinas y en una máquina de hospital nos mantiene vivos. Estos sistemas pueden fallar. Algunos fallos son sólo un inconveniente, mientras que otros pueden significar la vida o muerte.

Cuando hay mucho en juego, realizamos un mantenimiento regular en nuestros sistemas. Por ejemplo, los coches se reparan una vez cada pocos meses y las aeronaves reciben servicio todos los días. Sin embargo, estos enfoques resultan un desperdicio de recursos.

Hasta hace poco, en la industria de gestión de activos industriales cuando se rompía un equipo, se intentaba arreglar, cuando algo funcionaba mal, se remplazaba.

Pero ¿qué pasaría si pudieras rastrear el estado de tus activos a lo largo del tiempo, y luego usar esa información para identificar la frecuencia óptima de mantenimiento? ¿Y qué pasaría si pudieras predecir con exactitud cuándo se rompe un activo en particular para que pudieras repararlo o reemplazarlo de manera preventiva?

Ahora, es posible. Gracias a la ciencia de datos, el Internet de las cosas (IoT) y el aprendizaje automático, la administración de activos se está moviendo rápidamente hacia un modelo de mantenimiento y servicio predictivo.

No hay duda de que el mantenimiento predictivo es una estrategia superior en comparación con el mantenimiento preventivo común y especialmente el mantenimiento reactivo.

¿Cómo funcionan las nuevas tecnologías que controlan un mantenimiento predictivo?

Digamos que eres un operador de parques eólicos con 50 turbinas para monitorizar, puede ser difícil controlar cada una de ellas. Las turbinas están equipadas con cientos de sensores que miden cosas como velocidad de rotación y temperatura, esa información es relevante si puede usarse para tomar mejores decisiones.

Los sistemas de monitorización y de Inteligencia Operacional no solo agregarán los datos del sensor, sino que también lo analizarán utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Estos datos dan el poder para ubicarse en una turbina específica y obtener información sobre a cuánto desgaste ha estado expuesta durante el último año y cuántas veces se rompió el mes pasado. A partir de ahí, puedes determinar una frecuencia de mantenimiento óptima y predecir cuándo es probable que ocurra un problema, ayudando a optimizar costos y evitar dolores de cabeza.

Ser proactivo en el sector industrial

La técnica del mantenimiento predictivo se utiliza para pronosticar los fallos de la maquinaria y reducir así costes de mantenimiento, mejorar la eficiencia y la disponibilidad.

La conexión de las máquinas industriales a internet ha permitido pasar de un mantenimiento reactivo o preventivo a un mantenimiento predictivo mucho más exhaustivo que nos ayuda a anteponernos a los problemas. El mantenimiento reactivo, el habitual hasta ahora, se basa en actuar sobre la máquina o pieza averiada en el momento en el que comienza a fallar. Pero esta manera de actuar produce un aumento de costes, una reducción de la productividad y, sobre todo, de la fiabilidad sobre la máquina, lo que lleva consigo un aumento de los costes laborales.

La clave está en la unión de IoT y Machine Learning. Ambas técnicas proporcionan diagnósticos en tiempo real y avisos acerca del reemplazo de componentes antes del final de su vida útil, lo que disminuye de forma extrema las situaciones “fuera de servicio” en el mundo la fabricación.

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las fuerzas más transformadoras de nuestro tiempo. Podemos estar ante el gran debate sobre cómo afectará o transformará la Inteligencia Artificial nuestro entorno. Lo único que tenemos claro y todos podemos estar de acuerdo es que la IA no sería nada sin big data.

Aunque las tecnologías de la IA han existido durante varias décadas, es la explosión de datos, la materia prima de Inteligencia artificial, la que le ha permitido avanzar a velocidades increíbles. Son los miles de millones de búsquedas realizadas todos los días en Google las que proporcionan un conjunto de datos en tiempo real considerable y hacen posible las preferencias de búsquedas.

Cada año, la cantidad de datos que producimos se duplica y se predice que en la próxima década habrá 150 mil millones de sensores en red (más de 20 veces la cantidad de personas en la Tierra). Esta información es fundamental para ayudar a los dispositivos de Inteligencia Artificial a aprender cómo piensan y sienten los humanos, y acelera su curva de aprendizaje, y también permite la automatización del análisis de datos. Cuanta más información hay para procesar, cuantos más datos recibe el sistema, más aprende y, en última instancia, se vuelve más preciso. La Inteligencia Artificial ahora es capaz de aprender sin apoyo humano.

En el pasado, el crecimiento de la Inteligencia Artificial se ralentizaba debido a conjuntos de datos limitados, muestras representativas de datos en lugar de datos en tiempo real, de la vida real y la incapacidad de analizar cantidades masivas de datos en segundos. Hoy en día, hay acceso en tiempo real y siempre disponible a los datos y herramientas que permiten un análisis rápido. Esto ha impulsado la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático y permitió la transición a un enfoque basado en datos. Nuestra tecnología ahora es lo suficientemente ágil para acceder a estos conjuntos de datos y evolucionar rápidamente en la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático.

Big Data está potenciando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se define como una aplicación avanzada de la Inteligencia Artificial en máquinas y aparatos tecnológicos interconectados al darles acceso a bases de datos y hacer que aprendan cosas nuevas de manera autónoma y programada.

Estamos en el punto en que la capacidad de las máquinas para ver, comprender e interactuar con el mundo está creciendo a un ritmo tremendo y solo está aumentando con el volumen de datos que les ayuda a aprender y comprender aún más rápido. Big Data es el combustible que alimenta a la Inteligencia Artificial.

Una de las principales preocupaciones de la Inteligencia artificial es que reducirá al mínimo las necesidades humanas en todos los sectores de trabajo, ya que la mayor parte del trabajo será realizado por robots y dispositivos tecnológicos, mientras que la verdad está lejos de serlo cuando observamos el papel que juega el big data. El análisis de big data sentimental y emocional siempre requerirá inteligencia humana ya que las máquinas carecen de inteligencia emocional y habilidades de toma de decisiones basadas en sentimientos.

No hay Inteligencia Artificial sin Big Data ni Big Data sin Inteligencia Artificial

Dado que los seres humanos carecen de la capacidad de procesar y analizar millones de conjuntos de datos de forma rápida y eficiente, La IA llena el vacío procesando la información y dándole sentido. Lo que las máquinas pueden hacer en cinco minutos puede llevar días o semanas para que los humanos obtengan un resultado mientras siguen siendo propensos a errores humanos.

El Big Data tiene un enorme potencial para llevar las iniciativas comerciales al siguiente nivel. Mediante esta tecnología, las empresas pueden monitorizar mejor sus sistemas, hacer predicciones e implementar estrategias basadas en datos en toda su organización.

La Inteligencia Artificial completa la tarea que comenzó el big data.

Sin Inteligencia Artificial el big data sería agobiante y caótico. Pero al incorporar la Inteligencia Artificial en el análisis de big data, la tecnología se vuelve útil, lucrativa y tiene la capacidad de impulsar a las empresas hacia el futuro.