En la actualidad, el mantenimiento predictivo se ha consolidado como una herramienta esencial en diversas industrias, gracias a su capacidad para anticipar fallas en la maquinaria mediante el análisis de datos de sensores avanzados. Este enfoque no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también alarga la vida útil de los equipos críticos, aplicándose a una amplia variedad de componentes como motores, ventiladores y cajas de engranajes.
Un avance reciente en este campo ha sido la presentación de una solución de mantenimiento predictivo utilizando modelos fundacionales en Amazon Bedrock. Basada en un caso de estudio del equipo de fabricación de Amazon en sus centros de cumplimiento, esta solución es altamente adaptable y puede personalizarse para otras industrias, incluyendo energía, logística y atención sanitaria.
El mantenimiento predictivo se estructura en dos fases principales: la generación de alarmas a partir de sensores y el diagnóstico de la causa raíz. Este enfoque integrado permite realizar intervenciones rápidas y efectivas, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando el rendimiento del equipo. Durante la generación de alarmas, sensores como Amazon Monitron monitorean constantemente las condiciones del equipo, detectando anomalías en temperatura y vibración.
No obstante, el diagnóstico de la causa raíz sigue siendo un desafío, ya que más del 50% de los pedidos de trabajo son etiquetados como «indeterminados». Para superar este obstáculo, se ha desarrollado un chatbot que mejora el diagnóstico del mantenimiento predictivo, logrando una detección de fallos más sencilla y eficiente. Esta herramienta no solo disminuye el tiempo de inactividad, sino que también optimiza la operación general.
Las características destacadas del chatbot incluyen el análisis de datos en series temporales, asistencia en resolución de problemas mediante conversaciones guiadas y capacidades multimodales que admiten diversos formatos de información, como imágenes y audio. Utilizando modelos potentes disponibles en Amazon Bedrock, el asistente procesa y responde a las consultas de los técnicos, proporcionando un soporte más completo.
Para implementar esta solución, es esencial identificar activos críticos, recopilar datos relevantes, obtener manuales de reparación y mantener registros históricos de mantenimiento. Con esta base, los técnicos disponen de un flujo de trabajo que combina datos visuales, auditivos y textuales, facilitando un diagnóstico más preciso.
La puesta en marcha de este asistente de IA generativa promete transformar las operaciones de mantenimiento, ofreciendo a los mecánicos una guía clara y práctica cuando se desencadena una alarma, reduciendo significativamente las causas raíces indeterminadas. Además de minimizar los retrasos operativos, la solución promoverá una mayor fiabilidad de los equipos y reducirá el tiempo de inactividad en los centros de cumplimiento de Amazon. Gracias a su diseño adaptable, este sistema tiene potencial para escalar a otras aplicaciones de mantenimiento predictivo en múltiples sectores.