Cómo la IA transforma la gestión de mantenimiento

La evolución de las tecnologías en la industria y el transporte sigue acelerada, pero el uso de la inteligencia artificial en el mantenimiento debe entenderse menos como una novedad y más como un recurso técnico con aplicaciones, límites y retos propios.

El mantenimiento predictivo, por ejemplo, utiliza tecnologías como la inteligencia artificial y la Internet de las Cosas para identificar señales iniciales de falla, interpretar cambios en las condiciones de operación y apoyar decisiones antes de que el problema se agrave. Este es uno de los casos de aplicación de la IA en la gestión de flotas.

Como la tecnología implica aplicaciones prácticas y puntos de atención, es importante entender cuál es el papel de la inteligencia artificial, dónde puede ayudar y qué cuidados requiere su implementación.

• Cómo se aplica la IA en la gestión de mantenimiento;
• Ventajas de la IA en la gestión de mantenimiento;
• Retos de implementar la IA en la gestión de mantenimiento.

¿Cómo se aplica la inteligencia artificial en el mantenimiento?

El uso de la inteligencia artificial en el mantenimiento se da, en gran parte, mediante el mantenimiento predictivo. Este enfoque utiliza tecnologías de IA para identificar señales de alerta en etapas iniciales, permitiendo intervenciones antes de que se agraven.

Adquiere un papel relevante porque parte de estos síntomas iniciales puede no ser perceptible a simple vista ni mediante inspecciones humanas convencionales, y el análisis de datos recopilados por sensores y dispositivos puede indicar cambios en las condiciones de operación y desempeño.

En las flotas y operaciones de transporte, donde la eficiencia y confiabilidad de los vehículos son factores cruciales, el mantenimiento predictivo surge como una solución para muchos problemas. Además de corregir fallas del proceso de mantenimiento tradicional, también puede contribuir a reducir costos cuando la operación consigue actuar antes de una parada inesperada.

El uso de la inteligencia artificial en el mantenimiento, cuando hablamos del método predictivo, puede implicar sensores y dispositivos conectados a los activos para reunir datos de vibración, temperatura, consumo de combustible y otros parámetros detectables por la tecnología.

Al recopilar el gran volumen de datos generado, los sistemas conectados a estos sensores interpretan la información y ayudan a identificar cambios en las condiciones de operación y desempeño, generando conclusiones e informes de mantenimiento con análisis para fundamentar la toma de decisiones.

Objetivos y beneficios de la IA en la gestión de mantenimiento

Predicción de fallas

Como se mencionó anteriormente, la predicción de fallas se realiza mediante las tecnologías y el uso de la inteligencia artificial en el mantenimiento.

Mediante los datos recopilados y análisis precisos, los sistemas de IA pueden identificar patrones y comportamientos de cada vehículo, evaluando cuándo ocurren cambios en las condiciones de operación y desempeño, aunque sean pequeños.

Esto permite la programación proactiva de servicios correctivos, evitando paradas inesperadas del vehículo. Además, hace que la corrección del problema sea más eficiente y ágil, ya que el problema aún no se ha extendido y puede corregirse en su origen.

Optimización del mantenimiento programado

Sin la aplicación de la inteligencia artificial en el mantenimiento, los servicios seguían cronogramas regulares. Ahora, con la identificación de no conformidades en los vehículos mediante la IA, los servicios preventivos y correctivos pasan a programarse bajo demanda.

Es decir, el problema identificado pasa a evaluarse y se define su prioridad, lo que permite al gestor encontrar el momento más adecuado para intervenir y programar los servicios de forma más estratégica.

En programas más maduros de mantenimiento predictivo, también es posible automatizar órdenes de servicio, programación de inspecciones e incluso partes de la gestión de piezas, siempre según la integración y la gobernanza de datos adoptadas por la operación.

Esto ayuda a reducir el tiempo ocioso de la flota y a aumentar la disponibilidad de los vehículos.

Mayor durabilidad de los activos de la flota

La identificación anticipada de problemas y el mantenimiento programado contribuyen a extender la vida útil del vehículo. Además de garantizar su uso por más tiempo sin problemas, generan efectos positivos en las finanzas de la flota.

Al fin y al cabo, cuanto mayor es la durabilidad de un activo, mejor tiende a ser el retorno sobre esa inversión.

Reducción de costos operativos

Cuando se reducen las paradas inesperadas, los costos de reparación también terminan disminuyendo en consecuencia.

A lo largo del tiempo, el mantenimiento predictivo tiende a ser más eficiente en la reducción de costos, siendo más económico que el proceso de rutina de mantenimiento preventivo y, aún más, que el correctivo, siempre que los datos y procesos estén bien estructurados.

Por lo tanto, usar la inteligencia artificial de las tecnologías predictivas también puede reducir los costos operativos de una flota.

Toma de decisiones fundamentada y estratégica

Con datos precisos y análisis avanzados, los gestores de flota pueden tomar decisiones fundamentadas y estratégicas.

La inteligencia artificial se centra en identificar tendencias y patrones, aportando perspectivas sobre el funcionamiento de la flota que pueden contribuir a descubrir oportunidades estratégicas en la asignación de recursos y la planificación de nuevas inversiones.

En algunos casos, la IA puede ofrecer conclusiones detalladas sobre el desempeño de los vehículos, permitiendo al gestor concentrar su papel en evaluar la información, priorizar lo que debe hacerse y tomar las decisiones más adecuadas a la realidad de la flota.

¿Cuáles son los retos de utilizar la inteligencia artificial en el mantenimiento?

El principal reto de la inteligencia artificial en el mantenimiento es implementar las tecnologías involucradas. Este punto inicial genera otros obstáculos, incluida la dificultad para integrar la IA con los sistemas ya existentes y utilizados en las operaciones.

Aunque muchos sistemas tienen recursos de integración, como API, en algunos casos es necesario un esfuerzo adicional para garantizar el pleno funcionamiento y el suministro de datos correctos y actualizados a la inteligencia artificial.

Otra cuestión importante es la curva de aprendizaje que deben afrontar los colaboradores.

El uso de sistemas y herramientas de IA requiere capacitación para el equipo operativo, que estará en contacto directo con los sensores y dispositivos para recopilar datos.

Además, los gestores también deben recibir formación y capacitación para interpretar las conclusiones generadas por la IA y optimizar sus decisiones.

La implementación de la IA puede llevar a reestructurar la rutina de la flota, estableciendo procesos nuevos y diferentes que deberán comunicarse a los colaboradores y ser comprendidos por ellos. Esto implica una mayor supervisión del gestor para garantizar que todos se adapten a los nuevos procedimientos y eviten errores.

Los colaboradores pueden afrontar el reto de resistirse a este cambio de procesos. Por eso, también conviene iniciar una cultura de tecnología logística y adopción de la inteligencia artificial en el mantenimiento incluso antes de implementar las nuevas soluciones.

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