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Machine Learning: mantenimiento predictivo en la industria de manufactura

Machine Learning: mantenimiento predictivo en la industria de manufactura

Distintas investigaciones demuestran que dentro de la industria de manufactura se experimentan en promedio 800 horas de tiempo de inactividad por año, o al menos, más de 15 horas por semana, por lo que los costos pueden ser mayores de lo que se piensa. Una compañía de manufactura automotriz, por ejemplo, puede llegar a perder $22 mil dólares por minuto de inactividad. Y aunque no todas las compañías de manufactura llegan a esos costos, es innegable que hay pérdidas importantes.

Nadie puede negar el valor de contar con un erp para manufactura capaz de predecir estos costosos paros, el gran aporte de este tipo de tecnologías se debe a los alcances y ventajas del machine learning.

Mantenimiento predictivo a base de machine learning

Si bien la mayoría de las compañías de manufactura realizan mantenimiento predictivo, generalmente lo hacen de forma tradicional, algunas de ellas utilizando sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) configurados con reglas de alerta y codificadas por los mismos colaboradores, es decir, equipos humanos.

Sin embargo, este tipo de predicciones casi manuales, no toman en cuenta todas las variables alrededor de los equipos, por ejemplo; un sensor en una máquina de producción puede captar un aumento repentino de la temperatura. Un sistema estático basado en reglas (tipo SCADA) no tomaría en cuenta el hecho de que la máquina está en proceso de esterilización, y podría lanzar una falsa alerta.

Por el contrario, el poder del machine learning radica en su capacidad para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y proponer con base en ellos, respuestas a los distintos problemas que pudieran surgir. Un erp para manufactura con el poder de esta tecnología, analiza las condiciones y comportamiento de cada activo, evaluando de forma constante el deterioro de los componentes e identificándolos antes de un posible mal funcionamiento.

El futuro del mantenimiento predictivo en la manufactura

De acuerdo al estudio “Digital Factories 2020: Shaping the future of manufacturing”, hecho por PwC (PriceWaterhouseCoopers), se espera que la adopción de los erp para manufactura con machine learning, así como del análisis para mejorar el mantenimiento predictivo aumentará 38% en los próximos cinco años. De la misma forma, los procesos analíticos y de optimización de calidad impulsados ​​por esta tecnología, aumentarán 35% y los procesos de visualización y automatización, 34%.

Sinergia entre la calidad 4.0 y los erp para manufactura

Por un lado, los clientes esperan productos impecables y las empresas implementan las tecnologías que tienen a la mano para mejorar su calidad, teniendo en contra todo el tiempo las altas tasas de defectos y los paros inesperados.

Ante esto, la calidad 4.0 funciona utilizando softwares con algoritmos de inteligencia artificial que ayudan a detectar en los equipos de fabricación fallas de producción emergentes que puedan causar problemas de calidad en el producto final. Las fallas tienen distintos alcances, pueden incluir desviaciones o anormalidades sutiles en el comportamiento de las máquinas, cambios en las materias primas y otros.

Además, la calidad 4.0 junto con machine learning, permiten a las industrias de manufactura recopilar datos sobre el uso y el rendimiento de sus productos en el campo. Esta información es de gran valor para los equipos de desarrollo de productos, ya que les proporcionan datos necesarios para tomar decisiones de ingeniería tácticas y estratégicas.

El futuro de la industria de manufactura conectada

El escenario de la inteligencia artificial, IoT y por supuesto del machine learning, se ha expandido rápidamente en los últimos diez años, es bien sabido que se esperan 20 billones de dispositivos conectados para el año 2020. Las aplicaciones potenciales para sensores y dispositivos abarcan un gran número de industrias, con tecnologías que agilizan el crecimiento de las ciudades inteligentes, los vehículos autónomos y las tecnologías de la industria conectada, entre ellas la manufacturera. Hay mucho que esperar con los erp para manufactura y el machine learning, ya que la tecnología ayuda a las plantas de ensamblaje a construir una serie conectada de dispositivos perfectamente comunicados entre sí, que funcionan al unísono para mejorar los procesos de trabajo. Desde el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la gestión de activos, las soluciones en la cadena de suministro y la reducción del costos debido a los paros, son procesos que el machine learning ya está transformando de cara al futuro de la manufactura.

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