min de lectura
Índice
Módulo I - Innovación
Introducción a la IA en el mantenimiento y facility management
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más transformadoras de nuestra era moderna.
La IA promete transformar prácticamente todos los sectores e industrias, pero se adapta perfectamente al mantenimiento y facility management, una disciplina con una larga relación con la tecnología.
Utilizando la IA, los facility managers pueden procesar y controlar la información a gran escala, extraer conclusiones profundas de los datos y, en última instancia, tomar mejores decisiones.
Definición de IA y sus aplicaciones en diversos sectores
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática cuyo objetivo es crear máquinas capaces de imitar las funciones cognitivas asociadas a la mente humana, como el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas. Los algoritmos de IA son expertos en trabajar con grandes cantidades de datos complejos, extrayendo patrones, clasificando variables y generando predicciones precisas mucho más rápidamente que los métodos tradicionales. Las aplicaciones de IA se despliegan dentro de navegadores web, dispositivos portátiles e incluso dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). El mercado mundial de la IA está creciendo rápidamente y se prevé que alcance un valor de 1,3 mil millones de dólares en 2030. A lo largo de los años, la IA ha transformado multitud de sectores. En sanidad, ayuda en el diagnóstico y la medicina personalizada; en finanzas, impulsa el trading algorítmico y la detección del fraude; y en la industria del automóvil, impulsa los vehículos autoconducidos.
Panorama del potencial de la IA para mejorar los procesos de mantenimiento y facility management
El sector del mantenimiento y facility management está evolucionando rápidamente, en parte debido a la integración de la IA. La era del mantenimiento 5.0 aprovecha las plataformas de software inteligente, los sensores IoT y los modelos de IA diseñados para extraer automáticamente información de datos complejos y aprovecharla para la toma de decisiones en tiempo real.
Las empresas están invirtiendo una parte considerable de sus presupuestos operativos en mantenimiento y recopilando más datos a través de sus sensores, lo que está generando grandes cantidades de datos que deben procesarse y analizarse.
Las instalaciones complejas, como las plataformas petrolíferas, pueden estar equipadas con hasta 500.000 sensores, que producen un flujo de datos analizables que pueden proporcionar información sobre todo, desde el rendimiento de los equipos hasta los fallos.
Una de las principales capacidades de la IA es trabajar con datos complejos a escala. Mediante la combinación de sensores, big data y algoritmos de aprendizaje automático, la IA promete un facility management más inteligente.
Al convertir grandes cantidades de datos en información práctica, la IA ayuda a los gestores a tomar decisiones informadas que pueden ahorrar tiempo, dinero y recursos.
Esto incluye la supervisión de equipos en tiempo real, el mantenimiento predictivo, la optimización energética e incluso la mejora de los protocolos de seguridad.
Retos actuales del mantenimiento y facility management
Problemas habituales a los que se enfrentan los equipos de mantenimiento y los facility managers
El mantenimiento y el facility management es un campo polifacético con retos constantes. Aunque éstos varían de un sector a otro, algunos de los principales retos a los que se enfrentan los facility managers son:
Con infraestructuras expansivas y una inmensa cantidad de activos, a los gestores les resulta difícil supervisar de cerca todos los ángulos de sus operaciones.
El 85% de las empresas británicas, por ejemplo, considera compleja la planificación del mantenimiento basada en señales predictivas.
Las normas y reglamentos “estrictos” exigen inspecciones, registros y programas de mantenimiento rigurosos para evitar sanciones.
El mantenimiento puede suponer hasta el 50% de los presupuestos operativos. Las restricciones económicas suelen limitar los recursos disponibles para las actividades de mantenimiento, lo que dificulta garantizar un funcionamiento excelente de la planta.
Racionalizar las operaciones garantizando al mismo tiempo la optimización de los recursos humanos y el rendimiento de los equipos sigue siendo una de las principales preocupaciones.
Cómo puede la IA hacer frente a estos retos y mejorar la eficiencia
La IA ofrece multitud de soluciones a los retos mencionados:
Mediante la integración de sistemas de supervisión basados en IA, los gestores obtienen información en tiempo real sobre el estado operativo de sus activos.
Las empresas suelen recopilar y crear más datos de los que utilizan. La IA maximiza la utilidad de una gran cantidad de datos, ayudando a las empresas a extraer información significativa de sus sensores y sistemas de supervisión.
La IA puede supervisar y garantizar que las instalaciones cumplen las normas y reglamentos, notificando a los responsables posibles infracciones.
La IA puede ayudar a predecir cuándo es probable que los equipos fallen o cuándo es necesario sustituir una pieza, lo que permite un mantenimiento proactivo y, en consecuencia, un importante ahorro de costes.
Gracias a la información proporcionada por la IA, las operaciones pueden racionalizarse y los recursos pueden utilizarse de forma más eficiente, garantizando una productividad óptima.
Mantenimiento predictivo con IA
Explicando el mantenimiento predictivo y su importancia
El mantenimiento predictivo utiliza información basada en datos para predecir cuándo pueden fallar los equipos o la maquinaria o cuándo necesitan mantenimiento, permitiendo intervenir a tiempo.
Los métodos tradicionales suelen girar en torno al mantenimiento programado, que no siempre es oportuno o eficaz. El mantenimiento predictivo, sin embargo, ofrece la posibilidad de realizar el mantenimiento de los equipos precisamente cuando es necesario, evitando tanto el downtime imprevisto como las revisiones de mantenimiento innecesarias.
Alrededor del 48% de las empresas ya utilizan dispositivos de monitorización para pasar del mantenimiento programado al preventivo. Según un informe de PwC, el mantenimiento predictivo, aunque complejo de organizar en la práctica, reduce los costes de mantenimiento en un 12% y aumenta la vida útil de los activos en un 20%.
Esto se traduce en una mayor longevidad de los equipos, una fuerte reducción de los costes de mantenimiento y la garantía de operaciones fluidas y sin interrupciones.
Cómo puede el análisis predictivo basado en IA optimizar los calendarios de mantenimiento y reducir el downtime
La IA lleva el mantenimiento predictivo al siguiente nivel.
Al asimilar y analizar grandes cantidades de datos -desde las condiciones de funcionamiento de la maquinaria hasta registros del historial de mantenimiento-, la IA puede identificar patrones y anomalías sutiles que podrían escapar al escrutinio humano.
Por ejemplo, un sistema de IA podría identificar que un tipo concreto de maquinaria falla a menudo cuando se utiliza por encima de un intervalo de temperatura específico durante periodos prolongados.
Esta información puede conducir a calendarios de mantenimiento adaptados e intervenciones tempranas, reduciendo drásticamente el posible downtime. Además, los sistemas de IA pueden adaptarse y aprender de sus datos, haciéndose más precisos con el tiempo.
Monitorización de la condición con IA
Utilizando la IA para supervisar la condición de los equipos y las instalaciones en tiempo real
La monitorización de la condición en tiempo real es una aplicación avanzada de la IA en el mantenimiento y el facility management.
En este caso, los equipos y activos están equipados con sensores que recopilan datos continuamente, desde la temperatura y los niveles de vibración hasta la acústica y la humedad.
Los sistemas de IA procesan este flujo constante de información, identificando posibles problemas o desviaciones que indiquen problemas.
Estos datos se recopilan y procesan en tiempo real, con conexiones a menudo facilitadas de forma inalámbrica a través de 4G o 5G. Algunos datos pueden ser procesados localmente por dispositivos periféricos.
Ventajas de la detección precoz e información predictiva para un mantenimiento proactivo
La verdadera ventaja de la monitorización de la condición posibilitada por la IA reside en su capacidad para detectar problemas mucho antes de que se conviertan en problemas graves.
Por ejemplo, si no se atiende, una pequeña anomalía en las vibraciones de una bomba puede provocar daños significativos o incluso la avería del equipo. En estos casos, la detección precoz es fundamental para reducir los costes de mantenimiento.
La monitorización en tiempo real señala instantáneamente estas anomalías, lo que permite prestarles atención y resolverlas de inmediato. Esto no sólo protege el equipo, sino que también evita downtime costoso y sustituciones.
El mantenimiento preventivo con detección precoz está asociado a un downtime significativamente menor y a una mayor productividad.
Gestión y eficiencia energética
Aprovechando la IA para optimizar el consumo de energía y reducir costes
La gestión energética ahorra dinero y reduce el impacto medioambiental al disminuir las emisiones. La IA transforma el proceso de optimización de la energía mediante la monitorización inteligente de los patrones de uso de los distintos equipos y espacios y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para optimizar el consumo energético. Por ejemplo, la IA puede predecir cuándo determinadas partes de las instalaciones estarán desocupadas y ajustar la calefacción o la refrigeración en función de ello, lo que se traduce en un ahorro sustancial de energía.
Implementando sistemas inteligentes e integración de IoT para la eficiencia energética
Los dispositivos IoT pueden llevar la eficiencia energética a nuevas dimensiones si se combinan con la IA. Por ejemplo, los termostatos inteligentes, los sistemas de iluminación y las unidades de climatización pueden ajustarse de forma autónoma basándose en datos en tiempo real y análisis predictivos. Los estudios han demostrado que la automatización de los sistemas de climatización con IA puede reducir los costes en un 25% y las emisiones de CO2 relacionadas con la climatización en un 40%. Además, los facility managers pueden conocer los puntos de derroche energético y adaptar estrategias para maximizar la eficiencia mediante sensores y análisis basados en IA.
Asignación de recursos mediante IA
Optimizando recursos como personal, equipos y materiales con la ayuda de algoritmos de IA.
La asignación eficiente de recursos es vital para el funcionamiento sin problemas de cualquier instalación. La IA destaca en este campo analizando conjuntos de datos complejos, desde los horarios de los empleados hasta la disponibilidad de equipos y existencias.
Utilizando estos datos, los algoritmos de IA pueden prever la demanda y garantizar que los recursos adecuados estén disponibles en el momento adecuado, mejorando la eficiencia operativa.
Equilibrando las necesidades de mantenimiento con los requisitos operativos
La IA proporciona un enfoque equilibrado al determinar el momento ideal para las actividades de mantenimiento sin dificultar las operaciones en curso.
Por ejemplo, la IA podría determinar que una máquina concreta, aunque deba ser objeto de mantenimiento, puede seguir funcionando eficazmente durante un tiempo sin que aumente el riesgo.
Este tipo de toma de decisiones predictiva garantiza una interrupción mínima de las operaciones diarias de una instalación. Se trata de reducir el downtime y equilibrar el mantenimiento para garantizar la mayor productividad posible, al tiempo que se reducen los costes y la energía.
Toma de decisiones basada en datos
La importancia de los datos en las estrategias de mantenimiento basadas en IA
Los datos son la esencia de los sistemas de IA. Sin ellos, los modelos predictivos y los algoritmos no pueden funcionar de manera eficaz. Los datos procedentes de sensores, registros y otras fuentes proporcionan información muy valiosa que los algoritmos analizan para proporcionar más información y tomar decisiones.
Esta información permite a los gestores prever posibles problemas, optimizar las operaciones y aumentar la vida útil de los activos.
Cómo recopilar, analizar y utilizar los datos para tomar mejores decisiones
Aunque la recopilación de datos es esencial, su verdadero valor reside en un análisis y una interpretación eficaces.
El software de gestión de mantenimiento basado en IA y las plataformas inteligentes de mantenimiento (PIM) examinan grandes conjuntos de datos para extraer información procesable.
Esto simplifica enormemente el proceso de aprovechamiento de la IA para fines de mantenimiento. Las PIM integran datos de diferentes fuentes y los ponen a disposición en formatos intuitivos y fáciles de leer. Se requiere un procesamiento manual o un análisis de datos mínimamente complicado.
En última instancia, las PIM ayudan a los responsables de mantenimiento a identificar patrones, anomalías y tendencias, dotando a los facility managers de los conocimientos necesarios para tomar decisiones estratégicas informadas.
IA y realidad aumentada en facility management
Casos de uso de la IA y la RA en el mantenimiento y las operaciones de instalaciones
La IA combinada con la realidad aumentada (RA) se ha destacado como una de las tendencias más transformadoras que han influido en el sector en los últimos años.
La RA permite realizar operaciones de mantenimiento novedosas y de vanguardia. Por ejemplo, un técnico equipado con gafas de realidad aumentada puede visualizar superposiciones de datos en tiempo real en el equipo, lo que ayuda en el diagnóstico y la reparación.
Ya hay muchos ejemplos prácticos de RA en acción, como el uso de superposiciones de RA para ayudar a los técnicos a solucionar problemas y revisar complejas placas de circuitos impresos.
Además, la RA puede simular situaciones de mantenimiento y guiar a los técnicos paso a paso a través de procedimientos complejos.
Mejora de la formación, inspecciones y resolución de problemas a través de aplicaciones de RA
La formación de nuevo personal puede suponer un consumo intensivo de recursos y tiempo. Sin embargo, con las aplicaciones de RA basadas en IA, los recién llegados pueden ponerse al día rápidamente con experiencias de formación inmersivas.
Además, la RA puede destacar posibles áreas problemáticas durante las inspecciones, garantizando que no se pasa nada por alto.
Además, la RA basada en IA puede ofrecer soluciones instantáneas en situaciones de resolución de problemas, reduciendo el downtime y mejorando la eficiencia.
IA para el cumplimiento y la seguridad
Utilizando la IA para garantizar el cumplimiento de la normativa y las normas de seguridad
Mantener el cumplimiento de las normativas de seguridad en constante evolución puede ser todo un reto. La IA alivia esta carga supervisando constantemente las operaciones y garantizando que se ajustan a las normas más recientes.
Si surgen discrepancias, los sistemas de IA pueden alertar al instante a los facility managers, permitiéndoles rectificar los problemas antes de que se conviertan en infracciones de la normativa.
Mejorando la gestión de riesgos y la prevención de incidentes
La seguridad es primordial en facility management. Los sistemas avanzados de IA son expertos en identificar riesgos potenciales, como máquinas sobrecalentadas, sobrecargas eléctricas o fricción o vibraciones excesivas.
La IA puede identificar y abordar los peligros de forma preventiva analizando continuamente los datos y comparándolos con parámetros de seguridad, lo que garantiza un entorno más seguro.