El impacto de la inteligencia artificial en el mantenimiento de activos eléctricos

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) están revolucionando la forma en que se mantienen los activos eléctricos. La IA permite a las organizaciones obtener una ventaja competitiva al aprovechar los datos de monitoreo de condiciones para tomar mejores decisiones basadas en datos, minimizar el tiempo de inactividad, optimizar los recursos y mejorar la efectividad operativa.

La computación en la nube, la IoT y la capacidad de banda ancha han hecho posibles estas ventajas habilitadas por la IA.

Hoy en día, el mundo continúa evolucionando digitalmente debido al auge del trabajo remoto y al creciente avance tecnológico en áreas como la robótica y la inteligencia artificial. La necesidad de digitalización se ha vuelto más significativa en muchos sectores industriales, independientemente del panorama competitivo.

La digitalización es un requisito previo para todas las organizaciones que se esfuerzan por ser más eficientes y alcanzar objetivos de sostenibilidad. Esta evolución fomenta la importancia de mejorar el pensamiento, la estructura, la operación y el desarrollo, avanzando proactivamente hacia formas más innovadoras de resolver problemas y adaptarse al panorama digital en constante evolución.

Un cambio cada vez mayor hacia la energía eléctrica es inevitable para todas las organizaciones y, para garantizar un funcionamiento óptimo, confiabilidad y seguridad del personal, el mantenimiento adecuado de la infraestructura eléctrica es tan esencial como mantener un suministro de energía estable.

En muchas industrias, las organizaciones han confiado en el método tradicional de mantener los activos eléctricos. El mantenimiento de activos tradicional gira en torno a inspecciones periódicas, mantenimiento preventivo, reparaciones reactivas o respuesta a fallas.

Históricamente, ha habido fallas en el enfoque tradicional del mantenimiento de activos, lo que puede resultar en tiempos de inactividad no planificados y mayores costos de mantenimiento. Estas fallas impactan negativamente las operaciones en curso en las industrias en comparación con los enfoques de mantenimiento modernos impulsados ​​por IIoT e IA.

Con la llegada del IoT industrial inteligente, el panorama del mantenimiento de activos críticos ha experimentado un cambio transformador, evidente también en los activos eléctricos. Estos activos ahora aprovechan las capacidades predictivas de las plataformas conectadas por sensores para monitorear mejor los activos, proporcionando notificaciones de alarma e información basada en datos, lo que resulta en una mayor eficiencia.

El papel de la Inteligencia en el mantenimiento de activos eléctricos

La IA está desempeñando un papel importante a la hora de abordar el mantenimiento de activos eléctricos, transformando positivamente las organizaciones que dependen de infraestructura crítica para ofrecer productos y servicios. Aquí, exploramos el papel y el impacto de la IA en el mantenimiento de estos activos.

Las plataformas equipadas con inteligencia pueden realizar algunas tareas de forma automática, eliminando así la necesidad de interpretación de resultados e intervención manual.

IA en mantenimiento predictivo

El desarrollo de la Industria 4.0, que conecta la tecnología de fabricación a través del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), está muy ligado a la capacidad de la IA para el mantenimiento predictivo.

El mantenimiento predictivo es una de las áreas más destacadas del mantenimiento de activos eléctricos, donde están presentes avances tecnológicos como la IA. Los sensores dentro de los equipos eléctricos permiten un mantenimiento predictivo las 24 horas, los 7 días de la semana y un monitoreo continuo de los equipos. La temperatura, la vibración, el consumo de energía y otras métricas se encuentran entre los parámetros que se pueden recopilar.

El "cerebro" del sistema inteligente recibe datos de monitorización del estado. Busca patrones que puedan indicar un posible deterioro, anomalía o, peor aún, una falla, utilizando datos relacionados con las condiciones ambientales y métricas de desempeño. Con datos recopilados en tiempo real, el enfoque de mantenimiento predictivo siempre activo proporciona retroalimentación continua de los activos eléctricos críticos.

La confianza en enfoques de mantenimiento periódico o reactivo en todas las industrias es el enfoque típico para el mantenimiento de activos. En el panorama empresarial globalizado, es posible que el mantenimiento preventivo ya no sea suficiente como estrategia de gestión de activos.

Examinar periódicamente el estado de los equipos eléctricos no garantiza un buen rendimiento de los mismos. Ahora existen métodos mejores y más eficientes para reducir el tiempo de inactividad no planificado y la pérdida de productividad.

Las empresas cuyas operaciones dependen significativamente de la distribución de energía eléctrica en sus instalaciones frecuentemente necesitan realizar mantenimiento para garantizar que sus equipos sean capaces de soportar las demandas de las operaciones diarias, especialmente cuando estos activos están en uso por períodos prolongados. Los estudios sobre el impacto del envejecimiento de los equipos eléctricos en la aparición de fallas demuestran una relación directa con las prácticas de mantenimiento adoptadas. Una desventaja notable del mantenimiento reactivo o periódico radica en su alto costo potencial, particularmente cuando no se implementan procesos de mantenimiento sólidos, especialmente si no se adoptan estrategias de mantenimiento de precisión.

La prevalencia de la automatización y las herramientas digitales, como las plataformas IIoT, ha intensificado el cambio de paradigma en el mantenimiento de activos y la gestión de instalaciones durante la última década. Con inteligencia y mantenimiento predictivo, sensores estratégicamente ubicados dentro del equipo permiten un monitoreo continuo de la viscosidad, el consumo de energía, la vibración y la temperatura. Al aprovechar datos en tiempo real, análisis y algoritmos inteligentes, la IA puede alertarle sobre posibles fallos antes de que ocurran y proporcionar información útil. El sistema examina las tendencias de temperatura, patrones de carga, límites y otros parámetros en activos eléctricos como transformadores, disyuntores y cables. Esto permite a la plataforma predecir problemas potenciales antes de que las anomalías se conviertan en fallas de activos.

El impacto de la IA en el mantenimiento de activos eléctricos continúa evolucionando, con más áreas de mejora a medida que se desarrolla la tecnología. Algunos de los efectos de la inteligencia en el mantenimiento de activos eléctricos incluyen:

Seguridad mejorada y mitigación de riesgos

La gestión de activos eléctricos debe priorizar la seguridad tanto del personal como de la propiedad. Las capacidades predictivas del IIoT ayudan a identificar peligros de seguridad relacionados con posibles fallas de activos. Smart IIoT puede analizar datos de múltiples sensores en activos eléctricos para identificar anomalías y problemas de seguridad. Los riesgos de seguridad se mitigan mediante la detección temprana de problemas, la prevención de accidentes y proporcionando al personal de mantenimiento y otras partes interesadas un entorno de trabajo más seguro.

Mejora de la eficiencia y confiabilidad del equipo

Para la fabricación, la logística y las operaciones, técnicas como las comprobaciones periódicas de mantenimiento pueden no ser suficientes para verificar la confiabilidad de los activos en un entorno complejo y acelerado. Mediante el monitoreo y análisis continuo de datos en tiempo real, los equipos eléctricos serán más confiables. Se pueden monitorear grandes volúmenes de datos de sensores recopilados de activos eléctricos mediante algoritmos inteligentes para encontrar las conexiones y patrones que los humanos a menudo pasan por alto cuando utilizan estudios termográficos. El mantenimiento se puede programar con precisión para minimizar las interrupciones, ayudar a prevenir averías catastróficas y maximizar la longevidad de los activos mediante la identificación de anomalías e indicadores tempranos de deterioro. Al garantizar que los activos funcionen dentro de parámetros óptimos, esta estrategia proactiva reduce la posibilidad de fallas no planificadas y aumenta la confiabilidad.

Reducción de costes y optimización de recursos.

Con la detección temprana de fallas, las organizaciones pueden optimizar sus costos aplicando métodos correctivos precisos tan pronto como se identifica una anomalía. Esto reduce significativamente la necesidad de mantenimiento periódico innecesario y comprobaciones que requieren mucho tiempo, que a menudo no garantizan la eficiencia de los activos en comparación con el enfoque predictivo que permite la inteligencia artificial en IIoT. El tiempo de inactividad no planificado, que puede resultar costoso para una organización, se mitiga mediante predicciones basadas en inteligencia artificial que optimizan la asignación de recursos y reducen los costos operativos.

Toma de decisiones basada en datos

La integración de inteligencia en el mantenimiento de activos eléctricos proporciona capacidades predictivas al analizar grandes cantidades de datos de múltiples sensores, registros históricos y sistemas de monitoreo en tiempo real para identificar anomalías, lo que facilita los procesos de toma de decisiones basados ​​en datos. Los conocimientos de estos datos generan tareas que ayudan a las organizaciones a rastrear el estado de los activos e implementar intervenciones precisas, como programas de mantenimiento, reemplazo de piezas y evaluación del desempeño, guiando acciones correctivas informadas.

Detección de fallos y mantenimiento proactivo

Los algoritmos identifican posibles fallas en tiempo real mediante el análisis de los datos de los sensores. La posible identificación de anomalías y fallas predecibles en equipos eléctricos ayuda a las organizaciones a llevar a cabo intervenciones proactivas para prevenir fallas y tiempos de inactividad no planificados, lo que mejora la eficiencia de los activos y optimiza las operaciones. El monitoreo continuo de los activos eléctricos elimina el mantenimiento innecesario, optimizando la eficiencia operativa y evitando costos de mantenimiento adicionales.

Conclusión

En conclusión, el panorama del mantenimiento de activos eléctricos cambia constantemente debido al desarrollo de la IA en IIoT. El enfoque ideal implica implementaciones progresivas, comenzando con la parametrización de la operación mediante reglas inteligentes. Esto permite que el sistema identifique rápidamente problemas operativos, proporcionando ganancias considerables en un corto período. Con la implementación inicial de inteligencia operativa básica y mínima, los beneficios ya son impresionantes.  

En una segunda etapa, se puede avanzar hacia la implementación de un sistema de IA capaz de analizar e identificar cambios dinámicos en el comportamiento. Si bien la integración de la IA implica gastos iniciales y se requiere un tiempo considerable para capacitar al sistema en mantenimiento predictivo, los beneficios a largo plazo superan significativamente los costos operativos (OPEX) y los costos de capital (CAPEX). Este avance es particularmente crucial para los sectores que a menudo enfrentan limitaciones de recursos y recortes presupuestarios.  

La informática innovadora, el Internet industrial de las cosas, el análisis de datos y los modelos predictivos avanzados están redefiniendo por completo el entorno de mantenimiento. La integración de la IA en un modelo de mantenimiento predictivo de activos promete un futuro mejor para un ecosistema de mantenimiento altamente receptivo y eficiente.  

Estos cambios tecnológicos están abriendo la puerta a un mantenimiento más proactivo y eficiente, permitiendo a las organizaciones anticiparse a los problemas, reducir costes y maximizar la disponibilidad de sus activos eléctricos. 

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Con información: Exertherm

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