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Opinión de Experto: Mantenimiento Predictivo

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¿Cómo mejoramos el funcionamiento de nuestras máquinas con MP?

¿Qué es el Mantenimiento Predictivo (MP)?

Mantenimiento predictivo es un procedimiento por el que, usando una serie de técnicas de Machine Learning (ML), se pueden identificar modos de fallo y anticiparse a ellos. Con esto se pueden reducir los costes y aumentar la productividad ya que se optimizan las paradas por mantenimientos y una gestión eficiente de inventario de piezas de recambio.

Además de esto, las técnicas de Machine Learning nos permiten obtener información de nuestras máquinas a través de correlaciones, importancias y otro tipo de información que se saque del modelo obtenido.

¿Qué casos de uso se pueden ver en MP?

Los algoritmos de ML ofrecen posibilidades ilimitadas para el mantenimiento predictivo, pero yo remarcaría 3:

Con algoritmos de clasificación podemos predecir si una máquina va a sufrir un fallo, incluso cuál es el componente específico que va a fallar.

Con algoritmos de regresión o series temporales podemos predecir el número de incidencias a lo largo del tiempo, pudiendo planificar de antemano en vez de reaccionar a los problemas.

Y con algoritmos de redes neuronales o analítica de grafos podemos identificar relaciones y causalidades entre fallos de distintas máquinas, por ejemplo, cuando la máquina A falla, inmediatamente después se produce un fallo en la maquina B. Con esto no centrarnos únicamente en mantenimiento predictivo sino también sacar conclusiones para mantenimiento preventivo.

¿Cuál es el flujo de trabajo y como se implanta la solución en el sistema?

Nuestro trabajo como Data Scientist empieza entendiendo el problema de la mano del cliente. Buscamos el mejor enfoque que nos permita ser eficaces y eficientes. Cuando recibimos los datos “limpios” empezamos con el análisis exploratorio,  modelización y puesta en producción. A partir de aquí, monitorizamos resultados y buscamos expandir el alcance de la solución.

En un esquema en el que tenemos, supongamos, una máquina de la que se extraen los datos y un cuadro de mandos donde monitorizar, nosotros entramos justo en medio para aprovechar esa extracción de datos, modelar, predecir y mostrar los resultados. Lo bueno de este sistema es que del otro lado no se requiere a un trabajador experto en ML para explotarlo ya que la predicción que recibe esta traducida en el lenguaje específico de su área de negocio.

Nuestro objetivo en el mantenimiento predictivo es elaborar un sistema que aprende a detectar los fallos en equipos del cliente y una herramienta que vuelca ese  conocimiento obtenido en su estructura de gestión de estos equipos.

 

Gfi España

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Gfi es una empresa de Consultoría y Servicios Informáticos con más de 2.800 profesionales en España y 19.000 a nivel Internacional.

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