Máxima fiabilidad de los equipos
En el panorama industrial y energético actual, las averías imprevistas de los equipos pueden acarrear importantes pérdidas económicas. El mantenimiento predictivo surge como una potente solución que utiliza datos en tiempo real y análisis avanzados para anticiparse a los posibles fallos de los equipos antes de que se produzcan.
Monitoreando las condiciones de las máquinas a través de sensores y dispositivos IoT, las organizaciones pueden programar el mantenimiento con precisión cuando sea necesario, al tiempo que optimizan los costes operativos. Este enfoque proactivo transforma las prácticas de mantenimiento tradicionales, garantizando que los equipos funcionen al máximo rendimiento sin arriesgarse a sufrir costosas averías.
Prevención de averías
Diferencias clave: Métodos preventivos frente a métodos predictivos
Mantenimiento preventivo: implica tareas de mantenimiento programadas para evitar fallos en los equipos, mientras que el mantenimiento predictivo utiliza datos en tiempo real y análisis avanzados para anticiparse a los problemas antes de que se produzcan.
Aunque ambos enfoques tienen como objetivo reducir el tiempo de inactividad no planificado, su ejecución varía significativamente.
Mantenimiento preventivo: Sigue intervalos de tiempo fijos basados en las recomendaciones del fabricante, y requiere revisiones periódicas independientemente del estado del equipo. Por el contrario, el mantenimiento predictivo aprovecha la vigilancia en tiempo real para evaluar el estado real a través de datos y métricas de rendimiento.
La adopción de programas de mantenimiento predictivo suele suponer un ahorro de costes en comparación con los programas tradicionales de mantenimiento planificado, ya que proporciona información práctica a los equipos de mantenimiento para optimizar el calendario de sus intervenciones.
Mantenimiento predictivo: mantenimiento en tiempo real.
Los requisitos de los centros de datos están cambiando ante la revolución intensiva de la Inteligencia Artificial. Estas infraestructuras vitales están pivotando para satisfacer las demandas únicas de las aplicaciones de IA.
Las cargas de trabajo específicas asociadas a la IA -simulaciones a gran escala o entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, por ejemplo- están planteando demandas imprevistas incluso a los centros de datos más exigentes y a sus equipos.
El comportamiento de la carga de la IA puede afectar significativamente la vida útil de los componentes y equipos SAI debido a los frecuentes ciclos y a los perfiles de carga variables, que suponen un estrés adicional.
Para abordar este reto, Socomec ha desarrollado un algoritmo avanzado de mantenimiento predictivo.
Big Data y el poder de las tecnologías de mantenimiento predictivo
Utilizando análisis de datos de mantenimiento predictivo y abordando de forma preventiva los posibles problemas, el SAI de Socomec garantiza un funcionamiento continuo, reduciendo así, el riesgo de tiempos de inactividad inesperados y manteniendo un rendimiento óptimo para las aplicaciones de IA.
"El algoritmo de mantenimiento predictivo monitoriza el estado de salud de los componentes clave del SAI, específicamente tapas y ventiladores , en tiempo real, basado en la condición real y el uso del SAI. Mediante el seguimiento de varios parámetros y la identificación de cualquier señal anormal, el aprendizaje automático del SAI puede predecir cuándo es necesario sustituir los componentes. Esta previsión permite planificar adecuadamente el mantenimiento y determinar exactamente cuándo es el mejor momento para realizar el mantenimiento de los equipos. Garantizando que los componentes se cambien antes de que fallen y evitando cualquier interrupción de la carga crítica."
El mantenimiento predictivo no sólo alarga la vida útil de los equipos SAI, sino que también mejora su fiabilidad. Además, este enfoque reduce los costes de inactividad, mejora el coste total de propiedad (TCO) sustituyendo los componentes sólo cuando es necesario, evitando costes de mantenimiento innecesarios y alargando la vida útil del SAI.
"Con el auge de la Inteligencia Artificial, las preocupaciones existentes se agravan en relación con el aumento de la complejidad de las TI, la ciberseguridad y los riesgos asociados a una mayor dependencia de terceros, como los proveedores de nube o de colocación. Por ejemplo, a medida que ha aumentado la dependencia de terceros, el número de interrupciones disruptivas tiende al alza.
"Las interrupciones son prohibitivamente costosas, ya se deban a errores humanos, procesos y procedimientos o fallos en la seguridad o los sistemas. Por eso, las estrategias y los enfoques de mantenimiento preventivo y predictivo son tan vitales para reducir ese riesgo. Es posible reducir el riesgo en cada paso: desde la fase inicial de diseño del centro de datos hasta la creación de la arquitectura de TI, la redundancia de la infraestructura y los programas de formación, así como en términos de mantenimiento predictivo continuo."
Ventajas del análisis de datos de mantenimiento predictivo
Adoptando una filosofía de mantenimiento preventivo, aprovechando al máximo las capacidades de los últimos sistemas de monitorización e inspirándose en los fundamentos de la propia IA, cualquier organización puede incorporar solidez y fiabilidad y evitar costosas averías.
"Si se extraen aprendizajes e información práctica de los equipos y se analizan los datos obtenidos , es posible poner de manifiesto importantes mejoras de la eficiencia y el potencial de ganancia.
A su vez, las ventajas del mantenimiento predictivo respaldan el impulso hacia una mayor sostenibilidad y un mejor rendimiento.
Impacto empresarial a largo plazo
Las organizaciones que adoptan estrategias de mantenimiento predictivo obtienen ventajas competitivas sustanciales en sus segmentos de mercado. Estos enfoques con visión de futuro fortalecen las relaciones de la cadena de suministro a través de una mayor fiabilidad de la producción y unos plazos de entrega coherentes.
La transformación va más allá de las métricas operativas para dar forma a los objetivos de sostenibilidad corporativa. Las prácticas de mantenimiento inteligentes reducen los residuos, minimizan el impacto medioambiental y apoyan las iniciativas de sostenibilidad.
Control de estado y mantenimiento predictivo
A medida que el consumo de energía se dispara con las aplicaciones de IA, la adopción de un enfoque de mantenimiento predictivo es imperativa.
En Socomec, al crear inteligencia basada en nuestros datos, nos estamos posicionando para poder medir, predecir resultados y señalar posibles problemas con una precisión milimétrica para mejorar el rendimiento y la sostenibilidad."
Así como la IA aprende de nosotros, nosotros debemos aprender de los principios de la IA en términos de construcción de inteligencia y resolución de problemas.
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