En este caso de éxito de digitalización industrial, desarrollamos una solución avanzada de mantenimiento predictivo basada en inteligencia artificial. Por consiguiente, logramos anticipar fallos críticos en líneas de producción sin necesidad de renovar los activos físicos. Gracias a la captura de datos en tiempo real, la planta reduce costes operativos y asegura la continuidad del negocio.
Ahorro en Costes de Mantenimiento Correctivo
Disminución de Paradas No Planificadas
El reto: Rentabilizar la maquinaria existente con mantenimiento predictivo
Las máquinas industriales representan una inversión económica masiva para cualquier corporación. Por lo tanto, sustituir equipos que son plenamente funcionales por otros modelos modernos y sensorizados de fábrica no resulta viable financieramente. El verdadero desafío consistía en aprovechar la tecnología existente. Así, el objetivo principal era diseñar una estrategia de mantenimiento predictivo capaz de extraer valor de la infraestructura actual.
Conexión inteligente a PLCs y agregadores de datos
Para evitar grandes costes de hardware, decidimos conectarnos directamente al cerebro que ya controla las líneas de producción:
- Integración con PLCs existentes: En primer lugar, capturamos en tiempo real las variables operativas que ya recopilan los autómatas programables (PLCs) de la planta.
- Aprovechamiento de agregadores: En segundo lugar, enlazamos nuestros modelos de IA a los agregadores de información y bases de datos industriales ya disponibles en la fábrica.
- Sensorización de bajo coste: Adicionalmente, instalamos dispositivos System on Chip (SoC) económicos para añadir telemetría en puntos ciegos críticos, tanto en maquinaria nueva como antigua.
Estrategia predictiva: Inteligencia Artificial contra los tiempos de inactividad
El despliegue de este software inteligente genera un impacto directo en la cuenta de resultados de la empresa:
1. Reducción drástica del mantenimiento correctivo
Para empezar, la solución ayuda a los operarios a conocer con precisión la vida útil restante de los componentes críticos de desgaste. Como consecuencia, el departamento de mantenimiento planifica las intervenciones solo cuando es estrictamente necesario, disminuyendo un 25% de los costes de reparaciones de emergencia.
2. Eliminación de paradas no planificadas de producción
A continuación, el algoritmo de aprendizaje automático detecta microdesviaciones de temperatura o vibración anormales en los datos de los PLCs. De esta manera, el sistema alerta de un posible fallo técnico semanas antes de que ocurra la avería física, minimizando las interrupciones imprevistas en la cadena de montaje.
3. Optimización del Retorno de la Inversión (ROI)
Finalmente, al no requerir la compra de nuevos bienes de equipo industriales, los plazos de amortización del proyecto se reducen a escasos meses. Por consiguiente, los directivos de operaciones consiguen implantar un mantenimiento predictivo eficaz y de alta rentabilidad sin alterar el presupuesto asignado para CAPEX.
