En el sector de la manufactura, los informes de servicio son una fuente de información vital que, a menudo, queda desaprovechada en sistemas de almacenamiento de documentos. Un nuevo avance tecnológico pretende cambiar esta dinámica, permitiendo a los clientes de Amazon Web Services (AWS) desarrollar soluciones para digitalizar y extraer información crucial de múltiples informes mediante inteligencia artificial generativa.
La propuesta se centra en Amazon Nova Pro, una herramienta integrada en Amazon Bedrock y sus Bases de Conocimiento, diseñada para generar acciones recomendadas basadas en el estado observable de los equipos. Esto se logra mediante una base de conocimientos compuesta por recomendaciones de especialistas, que se expande con el tiempo, mejorando su efectividad.
Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que brinda acceso a modelos de alto rendimiento (FMs) desarrollados por líderes en inteligencia artificial a través de una única API. Además, proporciona un conjunto integral de capacidades para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa que cumplen con normas de seguridad y privacidad.
El servicio de Bases de Conocimiento permite implementar flujos de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), integrando información contextual de las fuentes de datos de la empresa. Esto posibilita almacenar las recomendaciones de expertos de informes anteriores, permitiendo que los modelos ajusten con precisión sus respuestas.
Tradicionalmente, los ciclos de servicio y mantenimiento dependían de la presentación manual de informes por ingenieros expertos, un método que consume tiempo y puede generar demoras operativas. La solución actual permite a los equipos de mantenimiento:
– Ingestar informes de inspección y mantenimiento, extrayendo estados de equipos y acciones pendientes.
– Generar recomendaciones basadas en la experiencia de ingenieros.
– Ampliar la base inicial de recomendaciones con nuevas sugerencias generadas por la IA.
– Acelerar tiempos de mantenimiento y prevenir inactividad no planificada mediante una herramienta centralizada y optimizada por IA.
Para facilitar esta implementación, se ha habilitado un repositorio de GitHub con código y plantillas de infraestructura como código (IaC), permitiendo a los usuarios configurar y personalizar la solución en su propio entorno AWS.
El enfoque incluye varios flujos de trabajo clave: la ingesta automatizada de informes a través de Amazon Textract, la generación de recomendaciones con RAG, y la validación de estas mediante Amazon SageMaker Ground Truth. Estos procesos garantizan una mejora continua del rendimiento del modelo, asegurando recomendaciones cada vez más confiables.
Este enfoque integral supone una transformación en las operaciones de mantenimiento, ayudando a mitigar riesgos y a evitar paradas no planificadas. Las capacidades de esta solución destacan la importancia de adoptar tecnologías avanzadas para optimizar procesos y crear entornos de trabajo más eficientes.
