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

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) están revolucionando la forma en que se mantienen los activos eléctricos. AI permite a las organizaciones obtener una ventaja competitiva aprovechando los datos de monitoreo de datos 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, IoT y capacidad de banda ancha han hecho que estas ventajas califiquen como sea posible.

Hoy, el mundo continúa evolucionando digitalmente debido al aumento del trabajo remoto y el 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 escenario competitivo.

La digitalización es un requisito previo para cada organización, ya que se esfuerzan por ser más eficientes y alcanzar los objetivos de sostenibilidad. Esta evolución fomenta la importancia de mejorar el pensamiento, la estructura, la operación y el desarrollo, avanzar de manera proactiva hacia formas más innovadoras de resolver problemas y adaptarse al siempre en desarrollo del panorama digital.

Un cambio creciente a la electricidad es inevitable para cada organización, y para garantizar la operación ideal, la confiabilidad y la 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 el método tradicional para mantener activos eléctricos. El mantenimiento de los activos tradicionales gira en torno a inspecciones periódicas, mantenimiento preventivo, reparaciones reactivas o respuesta de falla.

Históricamente, hay fallas en el enfoque tradicional para el mantenimiento de los activos, lo que puede dar lugar a tiempo de inactividad incomparable y mayores costos de mantenimiento. Estos defectos afectan negativamente las operaciones continuas en las industrias en comparación con los enfoques de mantenimiento modernos, impulsados ​​por IIoT e IA.

Con el advenimiento del IoT industrial inteligente, el paisaje de mantener activos críticos experimentó un cambio transformador, evidente también en los activos eléctricos. Estos activos ahora están aprovechando las capacidades predictivas de los sensores conectados al monitoreo de activos, proporcionando notificaciones de alarma y conocimientos basados ​​en datos, lo que resulta en una mejor eficiencia.

El papel de la inteligencia en el mantenimiento de los activos eléctricos

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

Las plataformas de inteligencia pueden realizar algunas tareas automáticamente, eliminando así la necesidad de interpretar los resultados y la intervención manual.

Mantenimiento predictivo

El desarrollo de Industry 4.0, que conecta la tecnología de fabricación a través del Internet de las cosas industrial (IIOT), está estrechamente vinculado a la capacidad de IA para el mantenimiento predictivo.

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

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

La dependencia de los enfoques de mantenimiento periódicos o reactivos en todas las industrias es el enfoque típico para el mantenimiento de los activos. En el escenario comercial globalizado STUSL, el mantenimiento preventivo ya no puede ser suficiente como estrategia de gestión de activos.

Examinar regularmente la condición del equipo eléctrico no garantiza un buen rendimiento de los activos. Ahora hay 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 la electricidad en sus instalaciones a menudo deben mantener el mantenimiento para garantizar que su equipo pueda respaldar las demandas de las operaciones diarias, especialmente cuando estos activos están en uso durante largos períodos. Los estudios sobre el impacto del envejecimiento del equipo eléctrico en la falla muestran una relación directa con las prácticas de mantenimiento adoptadas. Una notable desventaja del mantenimiento reactivo o periódico radica en su potencial de alto costo, 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 predictivos, los sensores colocados estratégicamente dentro del equipo permiten el monitoreo continuo de la viscosidad, el consumo de energía, la vibración y la temperatura. Al aprovechar los datos en tiempo real, análisis inteligentes y algoritmos, la IA puede advertir sobre fallas potenciales antes de que ocurran y proporcionar información procesable. El sistema examina las tendencias de temperatura, los patrones de carga, los límites y otros parámetros en activos eléctricos como transformadores, interruptores de circuitos y cables. Esto permite que la plataforma proporcione problemas potenciales antes de que las anomalías se conviertan en fallas activas.

El impacto de la IA en el mantenimiento de los 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 los activos eléctricos incluyen:

Mejora de seguridad y mitigación de riesgos

La gestión activa eléctrica debe priorizar la seguridad tanto para el personal como para la propiedad. Las capacidades predictivas de IIOT ayudan a identificar los riesgos de seguridad relacionados con las posibles fallas de activos. IOT inteligente puede analizar datos de varios sensores en activos eléctricos para identificar anomalías y preocupaciones de seguridad. Los riesgos de seguridad se mitigan mediante la detección temprana de problemas, prevenir accidentes y proporcionar al personal de mantenimiento y a otras partes interesadas un ambiente de trabajo más seguro.

Eficiencia y confiabilidad de los equipos mejorados

Para la fabricación, la logística y las operaciones, las técnicas como las verificaciones de mantenimiento periódicas pueden no ser suficientes para verificar la confiabilidad de los activos en un entorno complejo y acelerado. A través del monitoreo y el análisis continuo de datos en tiempo real, el equipo eléctrico será más confiable. Grandes volúmenes de datos del sensor recopilados de activos eléctricos pueden ser monitoreados por algoritmos inteligentes para encontrar las conexiones y patrones que los humanos a menudo no se dan cuenta al usar encuestas termográficas. El mantenimiento se puede programar con precisión para minimizar las interrupciones, ayudar a prevenir colapsos catastróficos y maximizar la longevidad de los activos, identificar anomalías y los primeros indicadores de deterioro. Al garantizar que los activos funcionen dentro de los parámetros ideales, esta estrategia proactiva reduce la posibilidad de fallas no planificadas y aumenta la confiabilidad.

Reducción de costos y optimización de recursos

Con la detección de fallas tempranas, las organizaciones pueden optimizar sus costos aplicando métodos correctivos precisos tan pronto como se identifique una anomalía. Esto reduce significativamente la necesidad de mantenimiento periódico innecesario y controles de lento, lo que a menudo no garantiza la eficiencia de los activos en comparación con el enfoque predictivo realizado por la inteligencia artificial en IoT. El tiempo de inactividad no planificado, que puede ser costoso para una organización, se mitiga mediante predicciones orientadas a la IA que optimizan la asignación de recursos y reducen los costos operativos.

Toma de decisiones basada en datos

La integración de la inteligencia en el mantenimiento de los activos eléctricos proporciona capacidades predictivas mediante el análisis de grandes cantidades de datos de varios sensores, registros históricos y sistemas de monitoreo de tiempo real para identificar anomalías, facilitando los procesos de toma de decisiones basados ​​en datos. Las ideas de estos datos generan tareas que ayudan a las organizaciones a monitorear la salud de los activos e implementar intervenciones precisas, como horarios de mantenimiento, reemplazo de piezas y evaluación del desempeño, guiando acciones correctivas informadas.

Detección de fallas y mantenimiento proactivo

Los algoritmos identifican fallas potenciales en tiempo real al analizar los datos del sensor. La posible identificación de anomalías y fallas predecibles en equipos eléctricos ayuda a las organizaciones a realizar intervenciones proactivas para evitar fallas no planificadas y tiempo de inactividad, lo que mejora la eficiencia de los activos y optimiza la operación. 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 escenario de mantenimiento de activos eléctricos se transforma constantemente debido al desarrollo de IA en IIoT. El enfoque ideal implica implementaciones progresivas, comenzando con la parametrización de la operación a través de reglas inteligentes. Esto permite que el sistema identifique rápidamente problemas operativos, proporcionando ganancias considerables en un período corto. Con la implementación inicial de una inteligencia operativa mínima y básica, los beneficios ya son impresionantes. 

En una segunda etapa, uno puede avanzar a la implementación de un sistema de IA capaz de analizar e identificar cambios de comportamiento dinámicos. Aunque existen gastos iniciales involucrados en la integración de la IA y se requiere un tiempo considerable para capacitar al sistema en mantenimiento predictivo, las ventajas a largo plazo exceden significativamente los costos operativos (OPEX) y los costos de capital (CAPEX). Este avance es particularmente crucial para los sectores que a menudo enfrentan restricciones a los recursos y los recortes presupuestarios. 

La informática innovadora, el Internet de los asuntos industriales, el análisis de datos y los modelos predictivos avanzados están redefiniendo por completo el entorno de mantenimiento. La integración de IA en un modelo de mantenimiento predictivo para activo promete un futuro más prometedor para un ecosistema de mantenimiento altamente receptivo y eficiente. 

Estos cambios tecnológicos están abriendo puertas para un mantenimiento más proactivo y eficiente, lo que permite a las organizaciones anticipar problemas, reducir los costos y maximizar la disponibilidad de sus activos eléctricos. 

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Con información: Exertherm

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