LA IA GARANTIZA QUE EL MANTENIMIENTO VAYA POR EL BUEN CAMINO

El aprendizaje automático y otras áreas del ámbito de la inteligencia artificial (IA) están teniendo un impacto sobre cada vez más vidas y cada vez más áreas de nuestra vida, así como sobre la sociedad en su conjunto.

Podemos usar la IA con una finalidad de mero entretenimiento, como generar imágenes divertidas de la Mona Lisa con solo hablarle a un ordenador. Pero también podemos usar la IA para predecir cuándo es probable que fallen determinados puntos del Metro o cuándo deberían ser remplazados antes de que fallen, con vistas a evitar costosas interrupciones del servicio. Esto quiere decir que la IA constituye un enorme beneficio para muchas personas.

“No cabe duda de que es positivo lograr que el Metro de Copenhague funcione sin interrupciones cuando 40.000 personas tienen que volver a casa no ya de uno, sino de cuatro conciertos de Ed Sheeran”, dice Martin Pock. Es CEO de 2BM Software, que proporciona soluciones móviles de software SAP y basadas en la nube para reducir el mantenimiento y los costes para las empresas.

Crecimiento explosivo

La empresa está experimentando un crecimiento explosivo con un nuevo tipo de software que emplea el potencial derivado de combinar el Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial de IBM y un sistema de ERP inteligente como SAP.

2BM Software proporciona a sus clientes una solución llamada “Mobile Predictive Maintenance”: un “nivel de inteligencia adicional” basado en datos para el mantenimiento de maquinaria, edificios e infraestructuras; se trata de un área que ha experimentado un crecimiento explosivo en los últimos años. De acuerdo con la empresa de investigación global de mercados Allied Market Research, se espera que el mercado mundial del mantenimiento predictivo crezca de 2.800 millones USD en 2018 a 23.000 millones USD en 2026.

“El mantenimiento predictivo puede evitar costosos tiempos de inactividad y alargar la vida útil de los equipos de producción a través de un análisis de los datos que el equipo genera a través de distintos sensores y medidores. A partir del estado del equipamiento, crea una mejor base para la toma de decisiones sobre cuándo es necesario llevar a cabo mantenimiento de equipos industriales, maquinaria de producción o puntos de la red de metro, lo cual es de vital importancia para los ciudadanos y para la sociedad”, dice Martin Pock.

Alto nivel de tiempo de funcionamiento entre períodos de servicio

No es casualidad que Pock escoja un caso de sustitución de puntos en un metro como ejemplo de una función en la que la inteligencia artificial y el poder de los ordenadores pueden marcar una diferencia para el mantenimiento y las operaciones de una empresa. Uno de los últimos casos de negocio de 2BM Software es la empresa Metro Service, que opera y mantiene el Metro de Copenhague. 2BM Software ya ha desarrollado una solución para Nordic Sugar en la que la atención se centra en el mantenimiento de los equipos más costosos y más importantes de la azucarera, aquellos que pueden ocasionar tiempo de inactividad. Ahora se preocupa por supervisar y analizar los numerosos puntos que contribuyen a la fluidez del tráfico en el subterráneo de Copenhague.

“El Metro ya presenta un nivel muy elevado de tiempo de funcionamiento entre servicios: de hecho, es uno de los mejores en el mundo. Al entrenar al software para ver la conexión en los datos procedentes de distintos sensores, el objetivo es optimizar el mantenimiento y prevenir interrupciones costosas y perjudiciales en los puntos; para ello, predice y da respuesta a las interrupciones previstas entre 10 y 20 días antes de que se produzcan”.

Adiós al mantenimiento excesivo

Gracias al poder de la IA, las empresas pueden dejar atrás los planes de mantenimiento que muchas de ellas siguen usado hoy en día, que se basan en el mantenimiento preventivo y pueden resultar costosas e indeseables para el medio ambiente.

“La IA puede evitar que sustituya algo que no tiene ningún problema, algo que solo está sustituyendo porque un plan de mantenimiento dice que debe sustituirlo. Es como llevar el coche a una revisión simplemente porque el historial de revisiones dice que es momento de hacerle otra revisión al coche… pero en realidad a su coche no le pasa absolutamente nada. Por lo que respecta a mano de obra y compra de componentes, este tipo de estrategia de mantenimiento es costosa desde un punto de vista financiero y ambiental. Muchas empresas tienen la fundada sospecha de que realizan mantenimientos excesivos, algo que se puede evitar aplicando IA porque les permitiría ver con más antelación que el componente puede seguir funcionando más tiempo y no necesita ser sustituido. Se trata de un cambio de paradigma en el mantenimiento de grandes fábricas, máquinas e infraestructuras; a largo plazo, puede aplicarse en cualquier sitio en el que se esté usando el mantenimiento preventivo a gran escala”.

Desafíos de contratación

De este modo, la capacidad de optimización del software basado en IA para mantenimiento se convertirá en un importante elemento del esfuerzo de las empresas para reducir al máximo sus emisiones de CO2, del mismo modo que la IA contribuirá a que las máquinas y los equipos sean más seguros para los empleados mediante la predicción de averías antes de que se produzcan.

Pero el mantenimiento predictivo presenta otras perspectivas positivas, tanto para las empresas como para la sociedad en general, donde los problemas de contratación ya suponen un desafío al que se enfrentan numerosos sectores.

“Aunque vivimos en un momento en el que sabemos que viviremos más años y deberemos trabajar más, cada vez es más difícil encontrar personas que quieran hacer los trabajos más duros. Hoy en día no hay muchos jóvenes que soliciten puestos de trabajo como técnicos de mantenimiento. Las empresas no consiguen remplazar a la generación que llegó después de la Segunda Guerra Mundial, y por eso se están centrando mucho en la automatización y las posibilidades de utilizar IA para limitar las tareas que requieren ejecutarse bajo la mirada y las manos de un humano”.

Pensar grande… pero comenzar pequeño

Según Martin Pock, una de las señales de que el mercado del mantenimiento predictivo sigue siendo inmaduro es que a menudo las nuevas soluciones están orientadas de forma específica a los desafíos de una empresa concreta en un área relativamente limitada.

“Puede ser favorable empezar por algo pequeño, pero sin dejar de pensar en grande. Es mejor hacer un proyecto pequeño y rápido con un alcance limitado que embarcarse en un gran caso de negocio arriesgado con un amplio despliegue de nuevos métodos y tecnologías sobre los que muchas empresas carecen de toda experiencia. A menudo los datos que ya existen en la empresa no han sido utilizados nunca antes. ¡Implementar el mantenimiento predictivo es algo más incierto que comprarse un robot cortacésped! Por eso, muchas empresas grandes y complejas prefieren llevar a cabo pequeñas demostraciones conceptuales sobre una máquina concreta, que después desarrollaremos en colaboración con sus departamentos de IT y mantenimiento innovador. Es mejor introducir así el mantenimiento predictivo, de modo que la empresa, los usuarios y los empleados de IT puedan trabajar juntos para que todos vean el valor y la utilidad de una solución que funciona y que de verdad puede predecir averías antes de que se produzcan”.

ERP de SAP e IA de IBM

2BM Software colabora de manera regular con IBM, que proporciona las últimas tecnologías de IA para las soluciones. El resultado es una combinación única de ERP de SAP e IA de uno de los mayores proveedores del mundo.

“Da tranquilidad a los clientes saber que nuestra IA procede de IBM, al tiempo que, con más de 20 años de experiencia como expertos en SAP, conocemos los sistemas ERP de los clientes del derecho y del revés. Al fin y al cabo, también aquí se gestionarán los costes de mantenimiento”.

Suite de soluciones

2BM Software es una filial de 2BM, una de las consultoras más importantes de Dinamarca. 2BM es Socio Platino de SAP: el nivel más alto que se puede alcanzar.

Mobile Predictive Maintenance forma parte de la suite de soluciones de software de que dispone en la actualidad 2BM Software. Mobile Warehouse y Mobile Work Order ayudan a los trabajadores de mantenimiento a lograr una visión de conjunto y un conocimiento de las tareas de mantenimiento de maquinaria y equipamiento, con independencia del dispositivo móvil que utilicen al desplazarse entre máquinas y equipos. Mobile Work Order ha sido diseñada para empresas que utilizan SAP PM (Mantenimiento de Plantas), que cubre el 90% de las principales empresas manufactureras del mundo.

Artículo publicado en Berlingske el 31 de agosto de 2022