Innovación en generaciones del mantenimiento predictivo 4.0 – 5.0 Retos desde el uso de la Inteligencia Artificial

Fecha de creación del artículo: 17 de abril de 2024

Fecha de publicación: 6 de diciembre de 2024

En este artículo se hace una reflexión sobre el desarrollo de las distintas generaciones asociadas al mantenimiento por condición, haciendo énfasis en el momento actual de tecnologías asociadas al uso de Inteligencia Artificial (IA) aplicada como complemento, y de cómo este proceso se encuentra aún en desarrollo, señalando algunos elementos críticos y apoyando la idea de que el componente humano especializado sigue siendo un factor determinante en este proceso. Posteriormente, se da ejemplo de uso práctico de IA aplicada al mantenimiento por condición y se problematiza. Con estos elementos se busca fundamentar la propuesta de formación técnica especializada que incluya parámetros de uso de la IA aplicada al campo.

La compañía IEC SAS, ubicada en Bogotá (Colombia), dedicada al mantenimiento predictivo y correctivo con 26 años de experiencia en el área, presta distintos servicios asociados al ramo tales como: I. Monitoreo de vibración II. Monitoreo multicanal (8 a 3 2 canales) III. Monitoreo de largo alcance (tiempo) y otra serie de servicios complementarios. En la búsqueda de la mejora continua y con un enfoque innovador, a este portafolio se han venido agregando otros servicios como la medición y el registro en la nube, el uso de aplicaciones digitales (Android e IOS) en lo que podría considerarse la generación 4.0 y 5.0 en cuanto a tecnologías de mantenimiento se refiere. En resumen, de las anteriores generaciones (Artículos Previos al presente), la generación 1 mecánicos de mucha experiencia, no mucha formación, quienes arreglaban y mantenían funcionando los equipos; Generación 2 personas técnicos – tecnólogos formadas, en instituciones reconocidas (Servicio Nacional de aprendizaje (SENA- Colombia), por ejemplo, quienes fueron asumiendo nuevas funciones cuidar, mantener, documentar, extender vida útil prevenir y otras acciones sobre los equipos. Generación 3, los equipos pasan a verse como activos productivos, se sigue procedimientos, procesos documentados en la anterior generación. Aquí aparece el MANTENIMIENTO por CONDICIÓN (“Condition BASED MAINTENANCE (CBM)”). Artículos previos de Wilson Garcia, IEC ingeniería en mantenimiento LTDA., en LINKEDIN.

Estos servicios aún se encuentran en desarrollo y evolución como puede evidenciarse en muchas publicaciones en web site, en LINKEDIN, por ejemplo de “WEG”  (https://www.weg.net/institutional/US/en/solutions/digital-solutions/mfm), de “Erbessd”  (https://www.erbessd-instruments.com/condition-monitoring-sensors/),    “Ronds”  (https://www.ronds.com/hardware.html)

“Sensos” (https://sens-os.com/), entre otros.

Se orientan actualmente al diagnóstico de vibraciones, apoyado en el uso de Inteligencia Artificial (IA), de “Machine learning”, lo cual podría considerarse como la quinta generación, en el desarrollo evolutivo del MANTENIMIENTO. Las aplicaciones que han sido utilizadas en IEC, son “EI analytic de Erbessd”, “Weg Fleet management” de Weg, y “Sensos dashborad de  Sensos”. Además se ha usado algunas aplicaciones de monitoreo en línea alámbricas, como Test products solution “TPI”,   IMX de “SKF”, “Mrs 3000 y Mrs 3000 online de Ronds”, los que  cubren un amplio rango de situaciones, que sirven como base o complemento para que, desde nuestra experiencia como compañía, nos permitan alimentar datos, información y obtener diagnósticos; a futuro deberá poderse establecer un diagnóstico complejo, combinando la experiencia in situ acumulada por tres décadas y las distintas orientaciones que pueda generar la IA aplicada al campo del diagnóstico de vibraciones, debidamente estructurada  y “Educada” con “Machine learning”.

Existe disponible en el mercado, aplicaciones por citar algunas “WEG fleet mananement”, Ei analitycs de Erbessd y Mrsonline 3000 de ROnds, entre otras, las cuales han recorrido el camino, iniciando con la alimentación de datos y parámetros, de diagnósticos segregados por tipo de industria. por tipo de maquinaria, que ofrecen la promesa del diagnóstico emitido por IA, algunos “autónomos”, no preguntan nada de parámetros, solo cruzan los espectros tipo con los que presenta el activo y suministran un Porcentaje de posibilidad de ocurrencia de esa causa, otros requieren asistencia humana para liberar el diagnóstico, otros son especializados por área de INDUSTRIA, ejemplo papeles, plásticos.

En China por citar un ejemplo, “Ronds” ofrece experiencia de diagnóstico combinadas con IA- humanos, las cuales se han venido implementando desde hace aproximadamente unos 5 años, siendo pioneros las compañías “Ronds” en China y “Augury” en Europa; estos diagnósticos, corroborados y confirmados por analistas humanos han sido comercializados por un valor de U$ 25.000, valor que incluye el uso de la licencia y la posterior emisión de los diagnósticos. Dicho valor se incrementa en función de que se requiera servicios complementarios, mayor número de activos, el volumen de los datos u otros factores relevantes.

A la fecha se ha usado las tres aplicaciones mencionadas para Monitoreo Inalámbrico Remoto de “WEG”, “Erbessd” y “Ronds”, y Alámbricas on line de TPI, IMx, Ronds, con el fin de ejecutar acciones de “Diagnóstico remoto de activos, por vibración”, las cuales son validadas como funcionales desde nuestra experiencia, han sido efectivas en la etapa de medición, en el envío y almacenamiento de datos, en la etapa de detección y aviso-reporte.

No obstante, consideramos que presenta un desfase en términos de volumen de data versus valor, si se compara con valores del mercado actuales; también consideramos que las herramientas para el diagnóstico no ofrecen aun “confiabilidad plena”, efectividad ni eficiencia, especialmente cuando en la etapa de diagnóstico inicial se presentan situaciones atípicas, casos en los que debe buscarse necesariamente el apoyo en términos técnicos, tecnológicos y las herramientas y capacidad de razonamiento humanas, apoyadas en la experiencia.

Cabe destacar aquí que los fabricantes de software y firmware para los equipos de medición y análisis de vibraciones han desarrollado una generación 4.0 con instrumentación tipo Ecolector, ejecutables en aplicaciones tipo Android e IOS, con unos valores de mercado que aún se encuentran en etapa de parametrización.

En este momento, la compañía ha recibido los primeros instrumentos del tipo mencionado y se está desarrollando su uso, aplicación y criterios de aceptabilidad, este proceso de conocimiento de la herramienta y su posterior validación versus la experiencia del analista humano busca conocer los alcances, usos, limitaciones y versatilidad aplicada al campo de análisis de vibraciones, además de contribuir con el desarrollo de IA, lo cual hace parte de la propuesta de la estructura fundamental de una generación 4.0.

En este proceso buscamos establecer lineamientos con los cuales alimentar (“enseñar”) a la IA, a través de procesos como “Machine Learning”, para obtener resultados fiables, además de ser económica y financieramente viables. En este punto se inicia una etapa de evolución de los pensamientos, actitudes y posiciones acerca de la estas generaciones de mantenimiento (4.0 Y 5.0). Cabe destacar que los ingenieros y analistas pertenecientes a la primera generación (1.0) que fueron los encargados de explorar distintas técnicas que en su momento fueron innovadoras, su inclusión en el mercado industrial y su posicionamiento actual, denominándolo mantenimiento por condición. La mayor parte de esta generación se encuentra retirada o en camino a hacerlo, dada su avanzada edad. La segunda generación (2.0) e incluso de la tercera generación (3.0), de la cual hago parte, tenemos el RETO de asumir estas tecnologías y contribuir en su uso, cuidados e implementación, de la forma más productiva y equilibrada posible.

Como pudimos observar, estas sucesivas “Generaciones de mantenimiento” han recibido distintos aportes al campo de investigación (múltiples plataformas, tipos de sensores específicos, tecnologías de apoyo) hasta llegar al asunto que hoy nos ocupa, el cual es la integración de la Inteligencia Artificial en el mantenimiento. Esto, sin embargo, nos lleva a llamar la atención sobre al asunto de fondo: la aplicabilidad y la praxis del mantenimiento, esto es: casos reales, tomados de ejemplos de caso y funciones in situ, con maquinaria en tiempo real y funcionando, pues consideramos, a modo de crítica que los software y soluciones actuales a menudo muestran plataformas de fácil uso (interfaz), páginas web llamativas pero que no brindan información precisa, medible, cuantificable que permita realizar trazabilidad de los procesos.

Luego de este breve recorrido, hemos decidido como compañía comprometida con altos estándares de servicio, confiabilidad e innovación, priorizar el proceso de educación formal en análisis de vibraciones, categoría I-IV según los lineamientos normativos ISO 18436-2, no sin antes evidenciar la imperativa necesidad actual de profundizar en el manejo de una data cada vez más compleja, multicausal y enorme, procedente del monitoreo de datos multicanal, simultáneo y de largo alcance en el tiempo. Para ello, construiremos un curso de Análisis de vibraciones en monitoreo de largo tiempo y masivo volumen de datos, este curso estará cimentado en parámetros claros, concretos, verificables que serán orientados al uso de IA en diagnóstico de vibraciones, para contar con un apoyo en el mantenimiento por condición, de la generación 5.0, en aras de la constante actualización y promesa de innovación de nuestra compañía.

De esta forma, IEC SAS Bogotá (Colombia) hará una exploración conceptual y fáctica, apoyada en la experiencia de tres décadas de trabajo continuo, con el fin de aportar al proceso de desarrollo del campo de investigación del mantenimiento por condición.

Si usted como miembro activo de este campo (analista, ingeniero, desarrollador, técnico especializado, catedrático otro rol) considera que puede aportar a nuestra propuesta, lo invitamos a que generar contacto por nuestros canales (LinkedIn, página www.iecingenieria.net o los números directos).

Autor: Ing. Wilson García. Nivel III Mobius Institute

Contacto: correo institucional gertec@iecingenieria.net +57- 642 3339

Fecha: 06 diciembre 2024, Bogotá, Colombia