{"id":16440,"date":"2024-06-20T13:01:16","date_gmt":"2024-06-20T13:01:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tdgiworld.com\/impactos-inteligencia-artifical-manutencao-tecnica\/"},"modified":"2025-01-16T13:26:31","modified_gmt":"2025-01-16T13:26:31","slug":"los-impactos-de-la-inteligencia-artificial-en-el-mantenimiento-tecnico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tdgiworld.com\/es\/los-impactos-de-la-inteligencia-artificial-en-el-mantenimiento-tecnico\/","title":{"rendered":"Los impactos de la Inteligencia Artificial en el Mantenimiento T\u00e9cnico"},"content":{"rendered":"
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Si retrocedemos unos a\u00f1os en el tiempo, es seguro decir que la expresi\u00f3n Inteligencia Artificial, o IA como se la suele llamar, era para la mayor\u00eda de las personas algo alejado de su vida cotidiana y nos devolv\u00eda a algunos de los aspectos cient\u00edficos m\u00e1s emblem\u00e1ticos. pel\u00edculas o libros de ficci\u00f3n. Sin embargo, el panorama actual es completamente diferente. La importancia en los medios, la cantidad de soluciones y herramientas con recursos de IA, con las que nos inundan a diario, y las potencialidades adyacentes garantizan nuestra atenci\u00f3n.<\/p>\n

Si bien el concepto surgi\u00f3 hace varias d\u00e9cadas (John McCarthy, 1956), fue reci\u00e9n en los \u00faltimos a\u00f1os que se dieron las condiciones tecnol\u00f3gicas necesarias para hacer posible su uso masivo. En primer lugar, el desarrollo de Internet y las comunicaciones de alta velocidad, los avances computacionales, la aparici\u00f3n de los tel\u00e9fonos inteligentes, la creciente oferta de computaci\u00f3n en la nube, que permite un acceso generalizado a supercomputadoras a un costo asequible, el desarrollo de software de programaci\u00f3n y algoritmos propios aplicados a la IA. y, no menos relevante, la disponibilidad y acceso a grandes vol\u00famenes de datos lo han permitido, a trav\u00e9s de la digitalizaci\u00f3n.<\/p>\n

Estamos en la era del big data y la cantidad de informaci\u00f3n que se genera diariamente es extraordinaria (\u2248 328,77 Millones de Terabytes\/d\u00eda). Sin embargo, lo cierto es que no todos los datos son interesantes ni de buena calidad. Es necesario tratar, estandarizar, catalogar, crear estructuras organizativas propias, depurar errores y prepararlos para su \u201cconsumo\u201d.<\/p>\n

Dejando a un lado la capacidad tecnol\u00f3gica, los datos son donde reside la materia prima para el correcto funcionamiento de los algoritmos de IA. Por muy bueno y eficiente que sea el algoritmo, si la muestra de datos es de baja calidad, imprecisa o limitada, los resultados producidos perpetuar\u00e1n estas deficiencias, e incluso podr\u00e1n desacreditar lo que ser\u00eda un proyecto interesante para desarrollar con recursos de IA. Si pensamos en el \u00e1mbito del Mantenimiento T\u00e9cnico, podemos dividir los datos de la base de servicios del activo en dos grandes grupos: los que provienen de los sistemas de monitorizaci\u00f3n, ya sea v\u00eda GTC – Gesti\u00f3n T\u00e9cnica Centralizada, equipos IoT – Internet de las Cosas, o directamente desde el activo. controladores, y aquellos que tienen su origen en la acci\u00f3n humana, que describen intervenciones hist\u00f3ricas sobre los activos y que generalmente quedan registrados en software de gesti\u00f3n de mantenimiento o, m\u00e1s recientemente, en modelos BIM \u2013 Building Information Modeling.<\/p>\n

Cada grupo de datos tiene sus propias particularidades para que puedan utilizarse c\u00f3modamente en modelos de IA. La monitorizaci\u00f3n, por ejemplo, permite acceder a un gran volumen de datos, pero generalmente lo que nos interesa en el an\u00e1lisis son las anomal\u00edas o tendencias que provocaron anomal\u00edas en los activos. Situaci\u00f3n que puede depender de una variable particular o de la combinaci\u00f3n de varias variables, directa o indirectamente relacionadas con los activos (ejemplo: carga en servicio, n\u00famero de horas de trabajo o incluso condiciones ambientales de operaci\u00f3n). En ciertos casos, la tasa de estos sucesos puede ser tan baja que no se puedan obtener datos \u00fatiles dentro de un plazo aceptable. Y, si bien es posible ampliar la muestra, evaluando simult\u00e1neamente activos iguales o equivalentes, es necesario asegurar que este an\u00e1lisis, en cuanto a variables operativas (directas e indirectas), se realice en las mismas condiciones, lo que puede aumentar la complejidad. de los modelos y extrapolaciones necesarias.<\/p>\n

En cuanto a las intervenciones hist\u00f3ricas sobre bienes, los datos dependen en gran medida del componente humano y por muy maduros y rigurosos que sean los equipos t\u00e9cnicos que los monitorean y registran, el factor de individualidad e interpretaci\u00f3n de cada persona siempre condicionar\u00e1 la uniformidad de los registros. Existen, por tanto, grandes desaf\u00edos en la gesti\u00f3n de datos, para que la IA pueda contribuir de forma generalizada y positiva a mejorar los procesos del sector, tanto en el componente de gesti\u00f3n estrat\u00e9gica como en el de soporte a las operaciones. Aun as\u00ed, poco a poco hemos ido asistiendo a un n\u00famero creciente de empresas y entidades del sistema cient\u00edfico y tecnol\u00f3gico lanzando productos comerciales y piloto, que ahora permiten aprovechar el potencial de la IA en el \u00e1rea del Mantenimiento T\u00e9cnico.<\/p>\n

Uno de los temas m\u00e1s apremiantes hoy en d\u00eda es el desarrollo de modelos din\u00e1micos de mantenimiento predictivo, que tengan en cuenta las condiciones de operaci\u00f3n respaldadas por sistemas de monitorizaci\u00f3n y el historial de intervenciones, reduciendo el tiempo dedicado a cada activo a lo estrictamente necesario, en un balance. . entre costos, eficiencia y vida \u00fatil. Otro campo de aplicaci\u00f3n es el funcionamiento aut\u00f3nomo de sistemas centralizados de monitorizaci\u00f3n y gesti\u00f3n t\u00e9cnica, donde la gesti\u00f3n de alarmas, el control de equipos, la regulaci\u00f3n de setpoints y horarios ahora se llevan a cabo de forma aut\u00f3noma y din\u00e1mica mediante algoritmos de IA, basados \u200b\u200ben el uso del espacio, las preferencias del usuario, el entorno. condiciones, eficiencia energ\u00e9tica, entre otras variables (Edificios Vivos).<\/p>\n

Los pr\u00f3ximos pasos pasar\u00e1n por el desarrollo de asistentes virtuales personalizados, que permitan incrementar el desempe\u00f1o de cada empleado, ampliando sus capacidades de an\u00e1lisis, percepci\u00f3n, ejecuci\u00f3n y decisi\u00f3n, independientemente de los roles que deban desempe\u00f1ar en la organizaci\u00f3n. Un caso pr\u00e1ctico lo podemos ver en las aplicaciones de realidad aumentada, que pueden integrar asistentes virtuales para apoyar la resoluci\u00f3n de fallas t\u00e9cnicas. Esta y otras herramientas similares mitigar\u00e1n el efecto de la reducci\u00f3n de personas cualificadas en el mercado laboral, ya que permitir\u00e1n una inclusi\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida de nuevos empleados con menor experiencia.<\/p>\n

A medio plazo, todav\u00eda hay un margen importante para la evoluci\u00f3n de la IA, con la maduraci\u00f3n de las aplicaciones, as\u00ed como de las bases de datos que sirven de base a la tecnolog\u00eda.
\nAvanzamos hacia herramientas de IA cada vez m\u00e1s preparadas para hacerse con el control de esqueletos mec\u00e1nicos, que la rob\u00f3tica ha ido perfeccionando a lo largo de los a\u00f1os, aumentando as\u00ed su esfera de influencia en el campo.<\/p>\n<\/div>\n

Lea el art\u00edculo sobre Edi\u00e7\u00e3o 160\/161 da Revista Manuten\u00e7\u00e3o<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

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Si retrocedemos unos a\u00f1os en el tiempo, es seguro decir que la expresi\u00f3n Inteligencia Artificial, o IA como se la suele llamar, era para la mayor\u00eda de las personas algo alejado de su vida cotidiana y nos devolv\u00eda a algunos de los aspectos cient\u00edficos m\u00e1s emblem\u00e1ticos. pel\u00edculas o libros de ficci\u00f3n. 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