En un esfuerzo por modernizar y mejorar la eficiencia en el mantenimiento de maquinaria, las industrias están recurriendo al mantenimiento predictivo, una estrategia que utiliza datos de sensores y análisis avanzados para anticipar fallos potenciales en los equipos. Este enfoque no solo evita averías inesperadas, sino que también optimiza las operaciones al prolongar la vida útil de componentes críticos como motores y ventiladores.
Recientemente, una innovadora solución ha sido presentada: un sistema de mantenimiento predictivo apoyado en Modelos Fundacionales (FMs) integrados en Amazon Bedrock. Desarrollado a partir de un estudio en el ámbito de fabricación de Amazon, este sistema es significativamente adaptable a sectores diversos, tales como la energía, la logística y la atención sanitaria.
El sistema de mantenimiento predictivo se articula en dos fases esenciales: primero, la generación de alarmas a través de sensores que detectan anomalías; y segundo, el diagnóstico de la causa raíz de dichas anomalías. Sin embargo, los desafíos persisten en esta segunda fase, con más del 50% de las alertas actuales quedando etiquetadas como “indeterminadas”. Para superar este obstáculo, se ha desarrollado un chatbot avanzado que agiliza el diagnóstico, aumentando la eficacia operativa y reduciendo el tiempo de inactividad.
Este chatbot se caracteriza por su capacidad para analizar series temporales de datos, guiar la resolución de problemas de manera conversacional y procesar información multimodal, como texto, imágenes y audio. Gracias a la utilización de los potentes modelos de Amazon Bedrock, el asistente tecnológico ofrece un soporte más robusto al personal técnico, que puede depender de un flujo informativo variado para lograr una identificación más precisa de fallos.
Para implementar esta solución, es crucial identificar los activos críticos, recopilar datos relevantes y contar con manuales y registros históricos de mantenimiento. Con estos elementos, se facilita un diagnóstico acertado, apoyado en un flujo dinámico de información visual y auditiva, listo para asistir al personal técnico en cuanto se detecte una alarma.
La introducción de este asistente, potenciado por inteligencia artificial generativa, promete transformar las prácticas de mantenimiento, asegurando una orientación clara y práctica para los mecánicos. Se anticipa una notable disminución en las causas indeterminadas y, consecuentemente, una minimización de los retrasos operativos. Con su adaptabilidad inherente, el sistema está diseñado para escalar en diversas aplicaciones, aportando valor a múltiples sectores industriales.
