Según Keith Mobley, un tercio del presupuesto de mantenimiento se desperdicia debido al empleo de métodos de gestión de ineficientes.
Los avances en inteligencia artificial (AI) entre otras tecnologías como Deep Learning y Machine Learning, nos permiten construir procesos más eficientes. En especial, el uso de estas tecnologías favorece el mantenimiento industrial de plantas, puesto que permite que partes autónomas de software puedan recopilar información de sensores, detecten tanto patrones como anomalías y que, de inmediato, usen esa información para tomar acción solicitando la intervención humana o modificando parámetros operativos.
El mantenimiento de equipos es una oportunidad natural para comenzar la implementación de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial. Los sectores como minería, industria, telecomunicaciones, energía y otros pueden hacer uso de aplicaciones donde pueden monitorear el desempeño de los equipos rotativos, tales como motores eléctricos, bombas y/o compresores, los cuales son parte el sistema básico de una unidad de procesamiento. La Inteligencia artificial detecta lo que tal vez al ojo humano no es tan obvio. Además, tiene la capacidad de ser predictiva, al poder precisar con anterioridad estas deficiencias en los sistemas, que se volverán posteriormente fallas en la operación.
Otro beneficio importante, se encuentra en la optimización de tiempos y presupuestos, ya que se pueden generar ahorros por no tener que contar físicamente con un profesional que acuda a los lugares remotos para el monitoreo del desempeño y las necesidades de mantenimiento de un determinado equipo. Ello incluso se torna casi imposible, ya que las condiciones se van modificando sobre la operación. El uso de tecnologías basadas en AI puede detectar problemas en equipos ubicados en cualquier parte del mundo, incluso antes de que ocurra una falla, alertando a su equipo de trabajo para que actúe preventivamente.
Un problema recurrente en las industrias peruanas es que al buscar implementar soluciones de AI, se ven limitadas por no contar con equipos de operación de una única marca específica. En el mercado actual, las soluciones en AI están desarrolladas para cada marca específica, haciendo casi imposible que se puedan usar totalmente en una planta.
Frente a ello, el sistema AMIM de SGS es una solución transversal que se adapta a equipos indistintamente de la marca que provenga. Además, tiene la capacidad de conectar todo el seguimiento de aplicaciones de Inteligencia Artificial al proceso propio de la planta de manera personalizada, sin incurrir en costos adicionales. SGS aporta el diseño de un sistema de gestión para cada planta o industria que lo requiera partiendo de que ello no implica únicamente el uso de aplicaciones, sino también en un cambio de paradigma para la mejora de la gestión de mantenimiento. Las soluciones de SGS abarcan desde la implementación del sistema de gestión, el acompañamiento y la supervisión durante el uso.
