{"id":1078,"date":"2020-10-14T08:17:26","date_gmt":"2020-10-14T07:17:26","guid":{"rendered":"https:\/\/syram.eu\/?p=1078"},"modified":"2021-02-02T10:15:51","modified_gmt":"2021-02-02T09:15:51","slug":"solutions-de-maintenance-predictive-pourquoi-elles-sont-importantes-et-comment-les-mettre-en-oeuvre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/syram.eu\/es\/predictive-maintenance-solutions-why-they-are-important-and-how-to-implement\/","title":{"rendered":"Soluciones de mantenimiento predictivo: \u00bfpor qu\u00e9 son importantes y c\u00f3mo pueden aplicarse?"},"content":{"rendered":"
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Soluciones de mantenimiento predictivo: \u00bfpor qu\u00e9 son importantes y c\u00f3mo pueden aplicarse?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"mantenimiento\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Este art\u00edculo explica la importancia de las soluciones de mantenimiento predictivo y c\u00f3mo implantarlas.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Para las empresas que llevan a\u00f1os recopilando datos de m\u00e1quinas, existe una oportunidad incre\u00edble de hacer que estos datos sean procesables. El uso de datos procesables puede ofrecer una ventaja competitiva inestimable al permitir a las empresas agilizar los procesos operativos, optimizar la previsi\u00f3n de la demanda y comprender mejor la propensi\u00f3n a comprar de sus clientes.\u00a0<\/p>

En concreto, las soluciones de mantenimiento predictivo (PdM) son una de las principales ventajas de hacer que los datos de las m\u00e1quinas sean procesables, ya que pueden reducir el tiempo de inactividad y los residuos, lo que se traduce en una mayor eficiencia organizativa.<\/p>

De hecho, convertir la idea del mantenimiento predictivo en un despliegue real puede ser complejo; pero hay varias pr\u00e1cticas recomendadas que pueden ayudar a obtener resultados en las primeras fases del proceso. Por ejemplo, es mejor empezar poco a poco para aprender un proceso repetible en un conjunto de datos centrado en un \u00fanico caso de uso. Esto expone a todas las partes interesadas a los pasos necesarios y puede ayudar a enmarcar futuras discusiones sobre proyectos de mantenimiento predictivo.<\/p>

As\u00ed que si eres una organizaci\u00f3n que quiere crear un piloto de PdM, empieza por seguir estos seis pasos:<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tDescubra lo f\u00e1cil que es implantar soluciones de mantenimiento predictivo<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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1. Determinar el \u00e1mbito de uso de las soluciones de mantenimiento predictivo.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En primer lugar, el objetivo de cualquier proyecto piloto de PdM debe ser demostrar que se dispone de un conjunto de datos con una alta probabilidad de ofrecer informaci\u00f3n procesable que pueda conducir a un resultado empresarial espec\u00edfico. De lo contrario, su caso de uso de PdM no saldr\u00e1 de la fase de investigaci\u00f3n y desarrollo. Para determinar si existe un conjunto de datos que respalde su caso de uso, h\u00e1gase las siguientes preguntas:<\/p>\n

- \u00bfDisponemos de datos suficientes -tanto hist\u00f3ricos como actuales- para contar la historia completa de la m\u00e1quina? (Esto puede implicar conjuntos de datos de unas pocas m\u00e1quinas funcionando durante unos a\u00f1os o conjuntos de datos de muchas m\u00e1quinas funcionando durante un periodo m\u00e1s corto).<\/p>\n

-\u00bfPodemos acceder a estos datos desde la f\u00e1brica? (Por ejemplo, \u00bfpodemos descargar datos hist\u00f3ricos o conectar m\u00e1quinas a trav\u00e9s de pasarelas IoT para empezar a publicar datos).<\/p>\n

-\u00bfTenemos otras fuentes de datos que puedan aumentar estos datos, como archivos de registro, registros de mantenimiento o datos meteorol\u00f3gicos?<\/p>\n

-\u00bfDisponemos de expertos que puedan describir las pautas de \u00e9xito o fracaso de una determinada m\u00e1quina?<\/p>\n

-\u00bfCu\u00e1l es el resultado empresarial deseado? (Por ejemplo, \u00bfnuestro objetivo es aumentar los m\u00e1rgenes, reducir los tiempos de inactividad o proporcionar nuevas ofertas a los clientes?)<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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2. Agrupar y organizar los conjuntos de datos pertinentes<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Una vez definido el caso de uso, el siguiente paso es agregar los datos en una ubicaci\u00f3n centralizada.\u00a0<\/p>

Este proceso suele constar de dos fases:\u00a0<\/p>

-La primera consiste en descargar conjuntos de datos hist\u00f3ricos para rellenar los modelos. Estos datos pueden encontrarse en distintas ubicaciones y suelen requerir un esfuerzo \u00fanico para cada conjunto de datos.\u00a0<\/p>

-La segunda fase consiste en configurar los sistemas para visualizar los datos de forma continua. Dependiendo de la conectividad, esto puede hacerse por lotes o leyendo sobre la marcha.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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3. Explorar los datos para obtener informaci\u00f3n\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ahora es el momento de empezar a explorar las preguntas que puede responder con sus conjuntos de datos.\u00a0<\/p>

Por tanto, la presencia de expertos en la materia es esencial aqu\u00ed, porque nadie m\u00e1s sabr\u00e1 m\u00e1s sobre el comportamiento de las m\u00e1quinas. Trabaja con ellos para establecer qu\u00e9 modelos pueden ser representados por los datos en cuesti\u00f3n, y determina cu\u00e1les de los problemas del mundo real a los que se enfrentan tus expertos pueden ser ayudados o incluso resueltos disponiendo de un modelo predictivo.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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4. Desarrollar, probar y repetir modelos de aprendizaje autom\u00e1tico\nModelos de aprendizaje autom\u00e1tico ML<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Una vez que haya definido su caso de uso y formulado las preguntas necesarias sobre sus datos, puede empezar a desarrollar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, probar estos modelos y repetir este proceso para tantos escenarios como sea posible.\u00a0<\/p>

De hecho, el resultado de esta fase puede ser darse cuenta de que las preguntas que se hacen a los datos no son apropiadas para los modelos predictivos, o puede ser descubrir un modelo que merezca ser probado en una m\u00e1quina real.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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5. Despliegue en un grupo controlado de m\u00e1quinas\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ahora es el momento de validar el \u00e9xito de su modelo de aprendizaje autom\u00e1tico despleg\u00e1ndolo en un grupo de m\u00e1quinas. Dependiendo de lo que est\u00e9s tratando de probar, esto puede implicar algunos modelos que se ejecutan en varios grupos o el mismo modelo que se ejecuta en un solo grupo.\u00a0<\/p>

As\u00ed que, sea cual sea el proceso de despliegue, es esencial tener un resultado medible.<\/p>

En particular, tenga tambi\u00e9n en cuenta que el objetivo de crear un piloto de PdM no debe ser simplemente producir un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico desplegable. M\u00e1s bien, deber\u00eda ayudar a perfeccionar los procesos internos necesarios para transformar conceptos o ideas en modelos reales; sin duda, habr\u00e1 otros proyectos en el futuro de tu empresa que requieran el desarrollo de m\u00e1s modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para otros casos de uso.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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6. Ponga en producci\u00f3n su modelo de mantenimiento predictivo\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Una vez que haya seguido los pasos anteriores para completar su proyecto piloto y obtener indicadores de \u00e9xito para su modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, es hora de desplegar su modelo de aprendizaje autom\u00e1tico en todas las m\u00e1quinas de su organizaci\u00f3n.\u00a0<\/p>

Entonces empezar\u00e1 a recibir informaci\u00f3n procesable que puede tener un impacto directo tanto en las tareas cotidianas como en los objetivos a largo plazo.<\/p>

En funci\u00f3n de la cantidad de datos hist\u00f3ricos de m\u00e1quinas disponibles y de la complejidad de las preguntas que desee responder.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tDescubra lo f\u00e1cil que es implantar soluciones de mantenimiento predictivo<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Siga nuestras reflexiones en las redes sociales<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Autor : NAJI Faouzi<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"syram-twitter\"\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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