Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) están revolucionando el mantenimiento de los activos eléctricos. La IA permite a las organizaciones obtener una ventaja competitiva al aprovechar los datos de monitorización de condiciones para tomar mejores decisiones basadas en datos, minimizar el tiempo de inactividad, optimizar los recursos y mejorar la eficacia operativa. La computación en la nube, el 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 teletrabajo 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 indispensable para cualquier organización que aspire a ser más eficiente y alcanzar sus 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 entorno digital en constante evolución. Un cambio cada vez mayor hacia la energía eléctrica es inevitable para cualquier organización, y para garantizar un funcionamiento óptimo, la fiabilidad y la seguridad del personal, el mantenimiento adecuado de la infraestructura eléctrica es tan esencial como mantener un suministro eléctrico estable. En muchas industrias, las organizaciones han dependido del método tradicional de mantenimiento de los activos eléctricos. El mantenimiento tradicional de activos se centra en inspecciones periódicas, mantenimiento preventivo, reparaciones reactivas y respuesta a fallos. Históricamente, este enfoque tradicional presenta deficiencias que pueden provocar paradas no planificadas y mayores costes de mantenimiento. Estas deficiencias afectan negativamente a la continuidad operativa en las industrias, en comparación con los enfoques de mantenimiento modernos impulsados por el IIoT y la IA. Con la llegada del IoT industrial inteligente, el panorama del mantenimiento de activos críticos ha experimentado una transformación radical, también evidente en los activos eléctricos. Estos activos ahora aprovechan las capacidades predictivas de las plataformas conectadas a sensores para una mejor monitorización, proporcionando notificaciones de alarma e información basada en datos, lo que se traduce en una mayor eficiencia.
Con información: Exertherm
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El papel de la Inteligencia en el mantenimiento de los activos eléctricos
La IA desempeña un papel fundamental en el mantenimiento de activos eléctricos, transformando positivamente a las organizaciones que dependen de infraestructuras críticas para la prestación de productos y servicios. En este artículo, exploramos el papel y el impacto de la IA en el mantenimiento de estos activos. Las plataformas inteligentes pueden automatizar algunas tareas, eliminando así la necesidad de interpretar resultados e intervenir manualmente.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 estrechamente ligado a la capacidad de la IA para el mantenimiento predictivo. El mantenimiento predictivo es una de las áreas más importantes en el mantenimiento de activos eléctricos, donde se encuentran presentes avances tecnológicos como la IA. Los sensores integrados en los equipos eléctricos permiten el mantenimiento predictivo ininterrumpido y la monitorización continua de los equipos. Entre los parámetros que se pueden recopilar se incluyen la temperatura, la vibración, el consumo de energía y otras métricas. El sistema inteligente recibe los datos de monitorización del estado y busca patrones que puedan indicar un posible deterioro, una anomalía o, peor aún, un fallo, utilizando datos relacionados con las condiciones ambientales y las métricas de rendimiento. Con datos recopilados en tiempo real, el enfoque de mantenimiento predictivo continuo proporciona información constante sobre los activos eléctricos críticos. La dependencia de enfoques de mantenimiento periódico o reactivo en todas las industrias es el enfoque típico para el mantenimiento de activos. En el entorno empresarial globalizado actual, el mantenimiento preventivo puede no ser suficiente como estrategia de gestión de activos. Examinar regularmente el estado de los equipos eléctricos no garantiza un buen rendimiento de los activos. Actualmente 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 asegurar que sus equipos puedan soportar las exigencias de las operaciones diarias, especialmente cuando estos activos se utilizan durante períodos prolongados. Los estudios sobre el impacto del envejecimiento de los equipos eléctricos en la ocurrencia de fallas demuestran una relación directa con las prácticas de mantenimiento adoptadas. Una desventaja notable del mantenimiento reactivo o periódico radica en su costo potencialmente elevado, particularmente cuando no se implementan procesos de mantenimiento robustos, 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 el mantenimiento inteligente y predictivo, los sensores estratégicamente ubicados 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, el análisis y los algoritmos inteligentes, la IA puede alertar sobre posibles fallas antes de que ocurran y proporcionar información práctica. El sistema analiza las tendencias de temperatura, los patrones de carga, los límites y otros parámetros en activos eléctricos como transformadores, interruptores automáticos y cables. Esto permite a la plataforma predecir posibles problemas antes de que las anomalías se conviertan en fallas en los activos. El impacto de la IA en el mantenimiento de activos eléctricos continúa evolucionando, con más áreas de mejora a medida que la tecnología se desarrolla. Algunos de los efectos de la inteligencia artificial en el mantenimiento de activos eléctricos incluyen:Mayor seguridad 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 riesgos de seguridad relacionados con posibles fallos de los activos. El IIoT inteligente 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 la provisión de un entorno de trabajo más seguro para el personal de mantenimiento y otras partes interesadas.Mayor eficiencia y confiabilidad del equipo
En manufactura, logística y operaciones, técnicas como las revisiones periódicas de mantenimiento pueden no ser suficientes para verificar la confiabilidad de los activos en un entorno complejo y dinámico. Mediante la monitorización y el análisis continuos de datos en tiempo real, los equipos eléctricos serán más confiables. Grandes volúmenes de datos de sensores recopilados de activos eléctricos pueden ser monitoreados por algoritmos inteligentes para encontrar conexiones y patrones que los humanos a menudo pasan por alto con imágenes termográficas. El mantenimiento puede programarse con precisión para minimizar las interrupciones, ayudar a prevenir fallas catastróficas y maximizar la longevidad de los activos mediante la identificación de anomalías e indicadores tempranos de deterioro. Al garantizar que los activos operen dentro de parámetros óptimos, esta estrategia proactiva reduce la probabilidad de fallas imprevistas y aumenta la confiabilidad.Reducción de costes y optimización de recursos
Con la detección temprana de fallos, las organizaciones pueden optimizar sus costes aplicando medidas correctivas precisas en cuanto se identifica una anomalía. Esto reduce significativamente la necesidad de mantenimiento periódico innecesario y comprobaciones que requieren mucho tiempo, y que a menudo no garantizan la eficiencia de los activos en comparación con el enfoque predictivo que permite la inteligencia artificial en el IIoT. Las paradas imprevistas, que pueden resultar costosas para una organización, se mitigan mediante predicciones basadas en IA que optimizan la asignación de recursos y reducen los costes operativos.Toma de decisiones basada en datos
La integración de inteligencia en el mantenimiento de activos eléctricos proporciona capacidades predictivas mediante el análisis de grandes cantidades de datos de múltiples sensores, registros históricos y sistemas de monitoreo en tiempo real para identificar anomalías, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos. La información obtenida de estos datos genera tareas que ayudan a las organizaciones a monitorear el estado de los activos e implementar intervenciones precisas, como programas de mantenimiento, reemplazo de piezas y evaluación del rendimiento, lo que permite tomar medidas correctivas informadas.Detección de fallos y mantenimiento proactivo
Los algoritmos identifican posibles fallos en tiempo real mediante el análisis de datos de sensores. Identificar anomalías y fallos predecibles en equipos eléctricos ayuda a las organizaciones a tomar medidas proactivas para prevenir fallos y paradas imprevistas, mejorando así la eficiencia de los activos y optimizando las operaciones. La monitorización continua de los activos eléctricos elimina el mantenimiento innecesario, optimizando la eficiencia operativa y evitando costes adicionales de mantenimiento.Conclusión
En conclusión, el panorama del mantenimiento de activos eléctricos está en constante evolución debido al desarrollo de la IA en el IIoT. El enfoque ideal implica implementaciones progresivas, comenzando por la parametrización de las operaciones mediante reglas inteligentes. Esto permite al sistema identificar rápidamente problemas operativos, lo que proporciona mejoras considerables en poco tiempo. Con la implementación inicial de inteligencia operativa mínima y básica, 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 de comportamiento. Si bien la integración de la IA conlleva costos iniciales y requiere un tiempo considerable para entrenar el sistema en mantenimiento predictivo, los beneficios a largo plazo superan con creces los costos operativos (OPEX) y de capital (CAPEX). Este avance es especialmente crucial para industrias que frecuentemente enfrentan limitaciones de recursos y recortes presupuestarios. La informática innovadora, el Internet Industrial de las Cosas (IoT), 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 para activos promete un futuro más prometedor 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 anticipar problemas, reducir costos y maximizar la disponibilidad de sus activos eléctricos.
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