En el mundo industrial, la estrategia de mantenimiento predictivo está cobrando un protagonismo inigualable. Gracias al uso de datos de sensores y análisis avanzados, este enfoque permite predecir y evitar fallos en maquinaria, optimizando así el rendimiento y prolongando la vida útil de equipos esenciales como motores y ventiladores.
Recientemente, una nueva solución basada en Modelos Fundacionales (FMs) disponible en Amazon Bedrock ha sido introducida como respuesta a las necesidades del mantenimiento predictivo. Esta herramienta fue inicialmente probada en los centros de cumplimiento de Amazon, pero su versatilidad promete adaptarse a sectores como la energía, la logística y la atención sanitaria.
El proceso del mantenimiento predictivo consta de dos etapas cruciales: la generación de alarmas mediante sensores y el diagnóstico de la causa raíz. Estas fases son fundamentales para llevar a cabo intervenciones a tiempo, minimizando paros no planificados y maximizando la eficacia operativa. En particular, durante la etapa de generación de alarmas, dispositivos como los sensores Amazon Monitron monitorizan constantemente distintos parámetros, alertando sobre anomalías potenciales.
Sin embargo, el desafío persiste en la fase de diagnóstico. Más del 50% de los trabajos generados tras una alarma presentan dificultades para determinar su causa raíz. Para enfrentar este obstáculo, se ha desarrollado un chatbot especializado que mejora significativamente el diagnóstico en mantenimiento predictivo. Este asistente no solo reduce el tiempo de inactividad, sino que también incrementa la eficacia global operativa.
Con características como el análisis de datos en series temporales y la capacidad de dialogar con los técnicos de manera guiada, el chatbot ofrece un soporte multimodal excepcional. Incorporando modelos avanzados de Amazon Bedrock, permite interpretaciones en diversos formatos como imágenes y audio, proporcionando un soporte integral a los técnicos.
La clave para implementar esta solución reside en identificar activos críticos, recopilar y registrar datos, obtener manuales de reparación y mantener un registro detallado del historial de mantenimiento. Este enfoque permitirá a los técnicos realizar diagnósticos más precisos, utilizando un flujo de trabajo que integra datos visuales, auditivos y textuales.
Se espera que este asistente generativo de IA revolucione el ámbito del mantenimiento, proporcionando a los mecánicos una guía efectiva ante cualquier alarma. Así, es posible reducir drásticamente el número de diagnósticos indeterminados y mejorar la confiabilidad operativa. Con un diseño adaptable, esta solución tiene el potencial de ampliarse a distintas aplicaciones de mantenimiento predictivo en diversos sectores.
