La estrategia de mantenimiento predictivo se está consolidando como una herramienta esencial en diversas industrias debido a su capacidad para emplear datos provenientes de sensores y análisis avanzados. Este enfoque permite prever fallas en la maquinaria y realizar el mantenimiento de manera proactiva, evitando averías inesperadas, mejorando la eficiencia operativa y prolongando la vida útil de equipos críticos.
Recientemente, se presentó una innovadora solución de mantenimiento predictivo mediante Modelos Fundacionales en Amazon Bedrock, basada en el caso del equipo de fabricación de Amazon en sus centros de cumplimiento. Esta solución es altamente adaptable y personalizable para industrias como la energía, la logística y la atención sanitaria.
El proceso de mantenimiento predictivo se divide en dos fases importantes: la generación de alarmas a través de sensores y el diagnóstico de la causa raíz. Este enfoque integral permite intervenciones oportunas y efectivas, minimizando tiempos de inactividad y maximizando el rendimiento del equipo. En la fase de alarma, dispositivos como los sensores Amazon Monitron monitorean condiciones del equipo, alertando sobre anomalías en temperatura y vibración.
El diagnóstico de la causa raíz sigue siendo un desafío, ya que más del 50% de los pedidos de trabajo tras una alarma se etiquetan como «indeterminados» en cuanto a la causa raíz. Para resolver este problema, se ha desarrollado un chatbot que mejora el diagnóstico, simplificando la detección de fallos y reduciendo el tiempo de inactividad.
Este asistente ofrece análisis de datos en series temporales, guías de resolución de problemas a través de conversaciones, y capacidades multimodales para recibir información en diversos formatos como imágenes y audio. Con modelos avanzados disponibles en Amazon Bedrock, el asistente responde eficazmente a los técnicos, incorporando diferentes formatos para un soporte completo.
Implementar esta solución requiere identificar activos críticos, recopilar datos útiles, obtener manuales de reparación y mantener registros históricos de mantenimiento. Con estos elementos, los técnicos pueden beneficiarse de un flujo de trabajo que combina datos visuales, auditivos y textuales para un diagnóstico preciso.
La implementación de este asistente alimentado por IA generativa promete transformar las operaciones de mantenimiento, proporcionando a los mecánicos una guía clara y reduciendo significativamente las causas raíces indeterminadas. Esta solución no solo minimizará retrasos operativos, sino que fomentará una mayor fiabilidad de los equipos y reducirá el tiempo de inactividad en los centros de cumplimiento de Amazon, con potencial para escalar a otras aplicaciones de mantenimiento predictivo en distintos sectores.
