La estrategia de mantenimiento predictivo está ganando terreno como una herramienta esencial en diversas industrias. Utilizando datos de sensores y análisis avanzados, este enfoque permite predecir fallas en la maquinaria antes de que ocurran, realizando mantenimientos de manera proactiva. Esto no solo evita averías inesperadas, sino que también mejora la eficiencia operativa y prolonga la vida útil de equipos críticos, como motores y ventiladores.
En un paso innovador, se ha presentado una solución de mantenimiento predictivo basada en Modelos Fundacionales (FMs) en Amazon Bedrock. Este sistema se implementó inicialmente en el equipo de fabricación de los centros de cumplimiento de Amazon, pero su flexibilidad lo hace adaptable a otras industrias como la energía, la logística y la atención sanitaria.
El mantenimiento predictivo consta de dos fases esenciales: la generación de alarmas y el diagnóstico de la causa raíz. A través de sensores como Amazon Monitron, la primera fase permite la continua monitorización de las condiciones del equipo, identificando anomalías en temperatura y vibración. Sin embargo, el diagnóstico del origen del problema sigue siendo un desafío, ya que más de la mitad de los pedidos de trabajo tras una alarma son clasificados como de causa indeterminada.
Para enfrentar este obstáculo, se ha desarrollado un chatbot que mejora el diagnóstico predictivo, ayudando a detectar fallos con mayor precisión. Este asistente no solo reduce el tiempo de inactividad, sino que también optimiza la eficacia operativa. El chatbot ofrece análisis de datos en series temporales, guías para la resolución de problemas y capacidades para recibir información en imágenes y audio, utilizando modelos avanzados de Amazon Bedrock.
Los pasos para implementar esta solución incluyen la identificación de activos críticos, la recopilación de datos relevantes y el mantenimiento de un histórico detallado de mantenimientos. Los técnicos, apoyados por este sistema multimodal, podrán realizar diagnósticos más precisos, integrando datos visuales, auditivos y textuales.
Se espera que esta innovación transforme las operaciones de mantenimiento, ofreciendo a los mecánicos una orientación clara cuando se generan alarmas, reduciendo significativamente las categorías de causas no identificadas. Además de minimizar retrasos, esta solución promete una mejor fiabilidad del equipo y una disminución del tiempo de inactividad en los centros de cumplimiento de Amazon. Con su diseño adaptable, este sistema tiene el potencial de ser escalable a otros sectores que requieran mantenimiento predictivo.
