Fuente: Prensa Axity

En la dinámica actual, donde la eficiencia y la rentabilidad son pilares fundamentales para el éxito de un negocio, las empresas colombianas se encuentran en una constante búsqueda de herramientas innovadoras que les permitan optimizar sus operaciones, reducir costos y elevar su competitividad. En este contexto, el mantenimiento predictivo emerge como una verdadera revolución tecnológica que está transformando el panorama industrial, abriendo un abanico de posibilidades sin precedentes para impulsar la productividad y la la eficiencia.

Alejandro Delgado, Director de Consultoría en Axity Colombia, define al mantenimiento predictivo como una “capacidad estratégica” para las empresas, capaz de identificar posibles fallos en los equipos antes de que ocurran, permitiendo programar este tipo de labores de forma preventiva y evitar la afectación de los procesos de producción y paradas no planificadas que generan cuantiosas pérdidas. “No solo reduce costos, sino que también mejora la eficiencia, prolonga la vida útil de los activos y aumenta la seguridad en las operaciones”, afirma Delgado.

Un cambio de paradigma en la gestión de activos industriales:

El mantenimiento predictivo representa un cambio radical en la forma tradicional de gestionar los activos industriales. En lugar de esperar a que ocurra una falla para reaccionar, este enfoque permite anticiparse a los problemas y tomar medidas preventivas, optimizando el uso de recursos y reduciendo los costos asociados al mantenimiento.

Esta transición de “un enfoque reactivo a uno proactivo representa un cambio cultural fundamental en la industria colombiana, dándoles a las empresas un margen de acción”. ¿Cuáles son sus principales beneficios?

• Reducción de costos de mantenimiento: Se estima que las empresas colombianas pueden ahorrar hasta un 40% en sus gastos de mantenimiento al implementar soluciones predictivas. Esta reducción se traduce en una mayor rentabilidad para las empresas, permitiéndoles reinvertir en áreas estratégicas para su crecimiento.
• Mejora de la eficiencia operativa: La eliminación de ‘tiempos muertos’ no planificados permite a las empresas mantener una producción constante y optimizar sus procesos y evitar la generación de cuellos de botella en las líneas de producción. Esto se traduce en incrementos de la eficiencia de las operaciones, lo que a su vez se refleja en una mayor productividad, competitividad y satisfacción del usuario o cliente en un servicio. 
• Extensión de la vida útil de los activos: Ayuda a prolongar la vida útil de maquinaria y equipos, reduciendo inversiones en nuevos activos. “Esto representa un ahorro considerable en costos de adquisición y reemplazo, optimizando la utilización de los recursos financieros y prolongando la vida útil de los activos productivos” completa el vocero.
• Mayor seguridad en las operaciones: La identificación temprana de posibles fallos minimiza el riesgo de accidentes laborales y protege la integridad de los trabajadores. Un ambiente de trabajo seguro y libre de riesgos no solo protege la salud y el bienestar de los colaboradores, sino que también contribuye a mejorar el trabajo en equipo.

“Por medio de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la analítica de datos y la inteligencia artificial, las compañías pueden adoptar soluciones de mantenimiento predictivo personalizadas y adaptadas a sus necesidades específicas”, señala Delgado.

¿En qué industrias se utiliza el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo se utiliza en una amplia variedad de industrias, incluyendo:

• Manufactura: El mantenimiento predictivo es esencial para las empresas manufactureras que dependen de maquinaria y equipos para producir sus productos.
• Petróleo y gas: permite el monitoreo de equipos críticos en plataformas petroleras y refinerías, sin poner en riesgo la vida de colaboradores e incluso optimizando su tiempo.
• Energía:  se utiliza para garantizar el buen funcionamiento de turbinas eólicas, centrales eléctricas y otras instalaciones de generación de energía sin movilizar personal a áreas remotas.
• Transporte: es clave para el estado óptimo de trenes, aviones, barcos y otros vehículos, previniendo retrasos en rutas u operaciones.
• Agricultura: El mantenimiento predictivo se utiliza para monitorear maquinaria agrícola y equipos de riego.

Para el experto, el mantenimiento predictivo no solo representa una herramienta valiosa para optimizar la gestión de activos, sino que también marca un cambio cultural en la industria colombiana, empoderando a las empresas para tomar el control de su futuro y construir un camino hacia la eficiencia, la rentabilidad y la sostenibilidad. “Al pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo, las empresas se empoderan para tomar el control de su futuro y construir un camino hacia la eficiencia”.

La multinacional alemana Siemens integró una nueva funcionalidad de Inteligencia Artificial (IA) Generativa a su solución de mantenimiento predictivo, llamada Senseye Predictive Maintenance.

Siemens destacó que, con esta incorporación, el mantenimiento predictivo será más conversacional e intuitivo, ya que facilitará la comunicación entre las máquinas y los expertos para agilizar y mejorar la toma de decisiones.

La solución Senseye Predictive Maintenance ya utilizaba la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático para generar automáticamente modelos de comportamiento de las máquinas y de los trabajadores.

De esta manera, tanto las personas como la maquinaria pueden dirigir la atención y la experiencia de los usuarios hacia donde más se necesita.

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Por ejemplo, en una fábrica esta plataforma permite mejorar la previsión de tiempos de inactividad y reducirlos; aumentar la productividad del personal; así como reducir los tiempos de mantenimiento.

Ahora con la IA Generativa se espera que las interacciones entre máquinas y personas sean más rápidas y eficientes, dado que el procesamiento de datos y el flujo de información se gestionará de forma inteligente tomando como referencia casos similares que hayan sucedido con anterioridad.

El conglomerado alemán anunció que BlueScope, un fabricante de acero australiano, es una de las primeras compañías en adoptar su solución con IA Generativa para el mantenimiento de su equipo de operaciones.

Un salto del mantenimiento predictivo al prescriptivo

Para Siemens, la integración de IA Generativa en su solución representa un salto del mantenimiento predictivo al prescriptivo, pues será capaz de contextualizar mejor la información disponible y desarrollar una estrategia de mantenimiento que ordene las acciones a ejecutar.

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“La IA Generativa puede escanear y agrupar casos, incluso en varios idiomas, y buscar casos pasados ​​similares y sus soluciones para proporcionar contexto a los problemas actuales. También es capaz de procesar datos de diferentes software de mantenimiento”, detalló Siemens.

Esta nueva función en Senseye Predictive Maintenance aún no está disponible para el mercado en general, pero Siemens proyecta que todos los usuarios de la plataforma de software como servicio podrán acceder a ella a partir de esta primavera.