Hace solo unos años, pensar en fábricas conectadas, capaces de anticipar fallos antes de que se produjeran, parecía ciencia ficción. Hoy, gracias a la automatización de procesos y a tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) o la Inteligencia Artificial (IA), ese futuro ya forma parte del presente.
Sin ir más lejos, la mayoría de las empresas industriales ya apuestan por el mantenimiento predictivo para prevenir averías; aunque la tendencia va mucho más allá. En la actualidad, la unión entre IoT, IA y Big Data ha transformado completamente el mantenimiento industrial, haciéndolo más inteligente, rápido y eficiente.
¿Quieres saber qué innovaciones están marcando el rumbo de la industria? Vamos a repasar las principales tendencias de la automatización en el mantenimiento industrial y cómo está cambiando el trabajo de los técnicos y operarios.
Tendencias de la automatización en el mantenimiento industrial
La digitalización está transformando la labor de los profesionales del mantenimiento. Por eso, cada vez se requieren más conocimientos técnicos, más capacidad para interpretar los datos y un mejor dominio de las herramientas digitales.
Estas son algunas de las tendencias que están cambiando la forma de entender el mantenimiento:
Sensores IoT
Los sensores IoT son ya imprescindibles en cualquier entorno industrial automatizado. Se trata de dispositivos que recopilan información en tiempo real sobre el estado de las máquinas: temperatura, vibración, consumo energético, humedad o presión, entre muchos otros parámetros.
Conectados entre sí y a la nube, estos sensores IoT industriales permiten crear un mapa detallado del funcionamiento de cada equipo. Así, si un motor se calienta más de lo habitual o una bomba vibra de forma anómala, el sistema envía una alerta automática antes de que el fallo ocurra.
Gracias a estos sensores, las empresas pueden tomar decisiones más precisas, reducir los costes de mantenimiento y planificar intervenciones sin detener la producción. Y lo mejor de todo: el técnico cuenta con datos objetivos para actuar rápido.
Mantenimiento predictivo basado en la nube
El almacenamiento y análisis de la información en la nube es otra de las grandes tendencias. Los sistemas actuales, además de recoger todos los datos, los procesan en tiempo real mediante algoritmos inteligentes.
Esta automatización de procesos permite comparar los datos actuales con los históricos de cada máquina, detectar patrones de comportamiento y anticiparse a las averías. Todo ello gracias a la aplicación del Big Data en la industria, que convierte millones de datos en información útil para los responsables de mantenimiento.
Además, el acceso remoto desde cualquier dispositivo facilita el trabajo en equipo y agiliza la toma de decisiones, incluso a distancia. Los operarios pueden recibir notificaciones en su tablet y actuar antes de que una incidencia afecte a la producción.
Mejora de la precisión con IA
Por su parte, la inteligencia artificial también está optimizando el mantenimiento predictivo. Y es que, al combinar los datos procedentes de sensores con algoritmos de aprendizaje automático, las predicciones de la IA son cada vez más detalladas.
Por ejemplo, una máquina puede aprender qué combinación de vibraciones, temperatura y velocidad suele preceder a un fallo mecánico. Con esa información, el sistema lanza una advertencia y programa automáticamente una revisión preventiva.
Este uso del Big Data y la inteligencia artificial es muy útil para optimizar recursos, planificar la sustitución de piezas con antelación y ajustar la producción en base al estado de las máquinas. En otras palabras, la tecnología deja de reaccionar a los problemas para empezar a prevenirlos.
Realidad aumentada
Otra tendencia que está ganando fuerza en el sector industrial es la realidad aumentada. Gracias a esta, los técnicos pueden visualizar instrucciones, esquemas o lecturas de sensores directamente sobre la máquina en la que están trabajando.
Esto reduce mucho los tiempos de reparación y, además, hace posible que un experto pueda guiar a distancia a un operario en tiempo real. En sectores en los que las paradas salen caras, esta innovación marca una enorme diferencia.
Gemelos digitales
Por su parte, los gemelos digitales son representaciones virtuales de equipos o instalaciones que reproducen su comportamiento en tiempo real. Mediante sensores IoT y Big Data, estos modelos pueden simular diferentes escenarios y predecir, por ejemplo, cómo respondería una máquina ante distintas condiciones.
En mantenimiento industrial, los gemelos digitales permiten probar ajustes, prever fallos o planificar mejoras sin tener que tocar físicamente la maquinaria. Así se reducen los riesgos, se ahorra tiempo y se optimiza la planificación del trabajo.
La formación, el vínculo entre la tecnología y el talento
Todas estas tendencias de las que hemos hablado tienen algo en común: requieren profesionales formados, capaces de interpretar los datos, manejar todos los sistemas conectados y comprender la lógica que hay detrás de la automatización de procesos.
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