IA generativa y mantenimiento predictivo

Este artículo detalla la IA generativa y el mantenimiento predictivo.. Describe cómo la IA generativa está transformando el mantenimiento predictivo, mi, en detalle, los siguientes aspectos:

• Desafíos que enfrentan el mantenimiento predictivo en las organizaciones de mantenimiento actuales
• Evolución histórica del monitoreo de condición.
• Terminología de IA
• IA IA IA Generativa
• Aprendizaje automático (aprendizaje automático)
• El gemelo digital
• Beneficios de la IA generativa en el mantenimiento predictivo
• Ejemplos de aplicación

Este artículo es una transcripción del Webinar presentado por Tümay Karaver, y ARTESIO, una 17 Diciembre 2025.

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 1 – Una nueva era

introducción – ¿Qué pasa con la toma de decisiones??

¿Qué sucede cuando agregamos grandes modelos de lenguaje e IA generativa a lo que ya hacemos en el monitoreo de condición??

Realmente lo hicimos excelente:

• Recopilación de datos.
• Detectar patrones,
• A disparar alarmes,
• Tendencia a lo largo del tiempo.

Pero la parte que aún no está automatizada es la toma de decisiones..

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 2 - Toma de decisiones

Transforma todas estas señales en información clara y consistente, sobre lo que significa y lo que hacemos a continuación, todavía depende de un pequeño número de personas con experiencia.

Qué hacer para borrar toda esta información?

Y paralelamente a estos desarrollos en el monitoreo de condición, El análisis de firma eléctrica ha ganado mucha popularidad porque cubre muchos tipos de fallas.. Cubre fallas eléctricas, fallas mecánicas e incluso problemas relacionados con el proceso.

Y cumple con muchos requisitos si está intentando crear un programa de mantenimiento predictivo sostenible.. Pero esta información proviene de mundos diferentes.. por lo tanto, porque cubre múltiples aspectos del monitoreo de condición:

• Es necesario entender el comportamiento eléctrico..
• Debe comprender el análisis espectral de fallas mecánicas..
• Y necesita procesar datos de contexto., como caudal, presión y condiciones de funcionamiento.
• Y para entender qué cambia y por qué cambia..

Y aquí es exactamente donde la IA generativa realmente empieza a marcar la diferencia..

por lo tanto, Este artículo explica cómo encaja la IA generativa en estas herramientas que ya se están utilizando.

Y no para reemplazarlos, pero para ayudar a traducir la evidencia en algo más claro y consistente, para que los equipos de confiabilidad puedan escalar fácilmente.

De la detección automática al razonamiento experto

En verdad, Estamos pasando de la detección automática a algo que está mucho más cerca del razonamiento a nivel de experto..

Disponible todo el tiempo, 24 hora, 7 días a la semana, cuando necesario. Si miramos lo que los equipos de mantenimiento y confiabilidad están manejando en las operaciones diarias hoy, el mensaje es bastante consistente:

Tenemos más datos que nunca. Y tenemos menos tiempo para interpretarlos.. Y el equipamiento tampoco es cada vez más sencillo.. Disponemos de Variadores de Frecuencia, muchos equipos en ubicaciones remotas y equipos que funcionan de forma intermitente.

Las señales no permanecen limpias y predecibles, y todo se vuelve más dinámico. Y entonces, Lo que pasa es que surge una insuficiencia, que sigue creciendo. tan, cada uno tiene mas medidas, más tendencias, pero alarmas. Pero apenas hay tiempo suficiente para que los expertos descubran lo que realmente significa todo esto..

Y aquí es donde surge el riesgo.. A veces es obvio cuando se puede pasar por alto la alerta temprana y esto se convierte en tiempo de inactividad..

Pero a veces es el problema opuesto.. Uno puede acabar perdiendo el tiempo en asuntos inútiles y está perdiendo tiempo y recursos en algo equivocado.. Por eso, Por eso este tema es importante ahora y no dentro de cinco años..

El desafío

Enmarcar todo el desafío de la industria en términos de dolor., Tenemos cuatro puntos débiles prácticos. Después de nombrarlos, Puedes ver que la mayoría de las personas están lidiando con lo mismo.:

• Exceso de datos
• Escasez de analistas
• Inconsecuencia
• Presión de costos

Exceso de datos

Los sistemas de monitoreo están haciendo exactamente lo que se les pide que hagan. Están recogiendo más medidas, más tendencias, más espectros, más eventos. eso es genial, pero la realidad es que ahora hay demasiada información para que un humano la revise de manera disciplinada..

Nadie tiene tiempo para sentarse a revisar cientos de gráficos y paneles todos los días.. Y aunque lo intentes, Siempre terminamos centrándonos en lo más reciente y no necesariamente en lo más importante.

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 3 – Exceso de datos

La escasez de especialistas

Muchos ya están pasando por esto.. Las personas se jubilan y asumen diferentes roles., y reemplazar ese conjunto de habilidades no es solo contratar a alguien.

Se necesitan años para capacitar a nuevas personas y desarrollar esa intuición para saber qué es normal para una ubicación específica o aplicaciones específicas que está administrando..

• ¿Y cómo es una verdadera progresión de fracasos?,
• ¿Y cómo es un cambio de proceso?,
• Y esta experiencia se gana con esfuerzo.

Inconsistencia de la información

Esto se subestima porque puedes tener dos o más ingenieros muy competentes., analizando la misma evidencia, y todavía no estoy de acuerdo. Uno lo llama desalineación y el otro lo llama desequilibrio o holgura.. tan, uno dice monitor y el otro dice mantenimiento programado.

Y a veces ambos son razonables. Simplemente están aplicando diferentes modelos mentales.. Pero para una organización, Esta inconsistencia se convierte en un problema porque significa que las acciones son irrepetibles y los resultados dependen de quién las analizó., en ese momento.

Presión de costos

A todos se les pide hacer más con menos: más activo, Más ubicaciones y más disponibilidad.. Pero hay menos recursos., Menos expertos y menos tiempo para investigar.. por lo tanto, Esta presión no afecta sólo a los presupuestos. También afecta el comportamiento..

Cómo mantenemos la calidad del juicio experto

tan, Los equipos se vuelven demasiado conservadores y siguen todas las alarmas., o se vuelven insensibles y comienzan a ignorar las advertencias. por lo tanto, cuando estos cuatro se juntan, La pregunta es si podemos detectar fallos.? Pero la verdadera pregunta entonces es cómo mantener la calidad del juicio de los expertos y cómo ponerlo a disposición de toda la flota que gestionamos de manera consistente.?

Evolución del monitoreo de condición

El monitoreo de condiciones ha evolucionado en capas:

• La fase de inspección sensorial.
• Herramientas portátiles y recopilación manual de datos.
• Sistemas en línea
• De la automatización a la inteligencia

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 4 –Evolución del monitoreo de condición

La fase de inspección sensorial.

al principio, fueron principalmente controles manuales, rondas, Auditoría de temperatura e inspecciones básicas..

Muy impulsado por la experiencia, pero también muy limitado. por lo tanto, solo ves lo que ves y solo lo ves de vez en cuando.

Herramientas portátiles y recopilación manual de datos.

Luego pasamos a las herramientas portátiles.. Fue un gran avance porque ahora era posible recopilar mediciones reales y compararlas a lo largo del tiempo., mas continuava a ser periódico. Uno captura una imagen, luego regresa una semana después o un mes después y toma otra imagen. Este sigue siendo un enfoque muy bueno y válido para activos semicríticos o menos críticos donde no es necesario el monitoreo. 24 hora, 7 días a la semana.

sistemas en linea

Y después de eso, Los sistemas en línea entran en juego., Qué se necesita para los activos críticos. Con ellos obtienes visibilidad continua y las tendencias y alarmas operan en contexto.. No esperas a la siguiente ruta para descubrir que algo anda mal o algo se está extraviando..

Aprendizaje automático y automatización.

La siguiente capa fue implementada por ARTESIS.: aprendizaje automático y automatización. El sistema ayuda a detectar patrones a escala, puede mantenerse al día con los cambios más rápido, detectar repeticiones y seguir tendencias en un grupo de activos sin que nadie mire gráficos todo el día.

De la automatización a la inteligencia

Y ahora estamos en el siguiente paso., Qué significa pasar de la automatización a la inteligencia. Porque la detección por sí sola no es el objetivo final aquí. El verdadero valor es cuando el sistema puede ayudar a responder preguntas de mantenimiento y operación.:

• algo ha cambiado, pero ¿qué significa eso probablemente??
• ¿Es esto importante o es sólo un ruido de funcionamiento??
• ¿Cuál es la causa más probable y qué debemos hacer a continuación??
• Monitorizar, comprobar, o debemos planificar el mantenimiento o actuar inmediatamente?

No se trata sólo de informar que algo ha cambiado., sino más bien explicar por qué es importante y traducirlo en acciones que alguien pueda implementar.

Terminología de IA

Antes de continuar con la explicación., analicemos la terminología, porque la IA se ha convertido en muchas cosas diferentes hoy en día.

tan, al referirse a la IA, se refiere al amplio paraguas, que son sistemas que pueden hacer cosas normalmente asociadas con la inteligencia humana:

• Reconocimiento de patrones,
• Apoyo a la decisión,
• A veces, incluso una forma de razonamiento.

El objetivo es abordar la parte repetitiva y que requiere mucho tiempo del análisis., que consiste en revisar repetidamente el mismo tipo de hecho, y transformarlo en apoyo a la decisión, para que los expertos puedan dedicar su tiempo a decisiones difíciles, Casos extremos y decisiones de alto riesgo..

Otro punto importante es que la IA no es lo mismo que la IA Generativa, y esta es una distinción muy importante.

La IA no es lo mismo que la IA generativa

Una IA generativa, o Gen-IA, Actualmente es una categoría bajo ese paraguas.. Es poderoso y debe usarse correctamente.. Y funciona mejor cuando se basa en mediciones reales e indicadores estructurados., no solo en texto flotante.

Aquí, cuando hablamos de Gen-AI o IA Generativa, Esto debe considerarse como una capa que ayuda a traducir la evidencia en explicaciones claras., pero aún necesita mediciones y diagnósticos sólidos como base.

En monitoreo de condición, Es importante recordar que la IA no es solo una cosa. Es realmente un conjunto de capas que funcionan juntas..

Y recuerda, No estamos hablando de Gen-AI aquí., Es la IA el paraguas amplio.

Aprendizaje automático (Aprendizaje automático)

por lo tanto, na base, hay aprendizaje automático. Esta es la parte que es excelente para reconocer patrones en los datos.. Y dentro de eso, hay dos variantes, que se utilizan en los sistemas ARTESIS:

• Aprendizaje supervisado
• El gemelo digital

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado se produce cuando se entrena al sistema para que detecte tipos de fallas conocidas y las clasifique automáticamente cuando reaparezcan..

Aprendizaje no supervisado, que se trata más de aprender a identificar lo que es normal. Y para que esto suceda, tiene lugar en el entorno operativo y luego señala anomalías cuando comienza a desviarse del patrón normal.

El gemelo digital

entonces, Hay una transición de lo digital a los bits., por la tecnología MCM y ARTESIA, que añade otra dimensión. Aquí es donde se unen la física y los modelos basados ​​en datos. No sólo notas que algo ha cambiado., pero existe un modelo de cómo debe comportarse el equipo en determinadas condiciones..

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 5 – El gemelo digital

Esta es la base de nuestras soluciones online que utilizan análisis de firmas eléctricas..

IA generativa o modelo de gran lenguaje (Modelo de lenguaje grande -LLM)

Más allá del aprendizaje y el gemelo digital, ahí está la capa más cercana, cuál es la capa de IA generativa, o LLM. Esta capa es diferente, porque puedes interpretar los resultados producidos por estos sistemas, interconectar información y producir explicaciones que suenan mucho más cercanas al razonamiento de un experto, nomedamente:

• ¿Qué significa esto probablemente?,
• ¿Por qué esto importa?,
• ¿Qué hacer a continuación?.

Lo que es importante tener en cuenta es que estos no son métodos competitivos.. No eliges uno y tiras los demás..

son complementarios, y los mejores resultados se obtienen cuando trabajan juntos. por lo tanto, o “Aprendizaje automático”, cual fue la primera capa, Es algo que se ha utilizado en el monitoreo de condición durante mucho tiempo., nos sistemas existentes. Cabe destacar que hace varias cosas sumamente bien..

• Puede detectar anomalías tempranamente;
• Puede reconocer patrones repetitivos en señales.;
• Puede realizar un seguimiento de la progresión del fallo a lo largo de semanas o meses.;
• Puede comparar constantemente el comportamiento actual con una firma o línea de base aprendida..

E incluso cuando el equipo tiene mucha variación operativa, como ocurre con los Variadores de Frecuencia, variaciones y fluctuaciones de carga, etc.. tan, en la práctica, el sistema existente, basado en el aprendizaje automático, ya automatiza una gran parte de la carga de trabajo de diagnóstico.

mi, Por supuesto, para aquellos familiarizados con los sistemas ARTESIS, Gran parte del análisis ya está automatizado.. Existe una clasificación de diferentes fallas en ciertas categorías., para que sepas a qué prestar atención. Esto ayuda a organizar la información y resaltar lo que está cambiando, señalando el activo que merece atención..

Pero todavía hay una limitación.

Pero todavía hay una limitación., lo que sientes cuando miras el sistema ARTESIS desde una perspectiva más amplia de manera crítica:

Bien, Veo un problema y sé que es un problema de transmisión o una base defectuosa., y luego?

El “aprendizaje automático” suele ser muy bueno para informar lo que está sucediendo; Esto parece anormal y se asemeja a un patrón de rodamiento degradante y es una tendencia.. Pero no siempre le dice por qué sucede y cuál es el mecanismo probable detrás de esto, ni información sobre cuál es la siguiente acción recomendada..

Lleva al usuario a las pruebas correctas más rápido, pero este ciclo no siempre se cierra con una explicación clara de la decisión y una recomendación que alguien pueda implementar. A menudo es necesario analizar manualmente todos los datos para llegar a algo más preciso..

También existe el enfoque del gemelo digital., cual es la segunda capa, que es sencillo, porque se trata de expectativas versus realidad.

tan, el sistema construye un gemelo digital, o sea, modelo matemático de cómo funciona un motor, o una bomba, o un fan, o lo que sea que esté bajo monitoreo, debe comportarse en condiciones normales, y luego comparar continuamente ese comportamiento esperado con lo que ves en el mundo real.

En lugar de simplemente preguntar si algo realmente ha cambiado, pregunta si el equipo se está comportando como debería en este momento. Cuando hay desviación, A menudo puedes detectarlo temprano, ser algo electrico, mecánico o incluso a veces algo causado por el proceso. Y es por eso que el gemelo digital es fuerte para la alerta temprana y la comprensión de la dirección de las tendencias.. Y sin duda la tendencia es el indicador más importante para monitorear la condición., para que pueda identificar la deriva antes de que se convierta en un evento importante y si los síntomas de falla se están estabilizando o empeorando.

Pero aun así, todavía hay una brecha. Un gemelo digital puede informar que se ha detectado una desviación y hay un problema. Sin duda esta es información valiosa., pero no siempre está completo.

Aún así, a menudo se necesita un especialista humano

Muchas veces, Todavía se necesita un especialista para producir información procesable: Aquí está el mecanismo más probable., Esto es lo que está sucediendo y esto es lo que debemos hacer a continuación. por lo tanto, incluso con Machine Learning y modelos digitales que ARTESIS y algunas otras tecnologías están utilizando, todavía falta información, y la mayoría de los equipos lo sienten cuando intentan tomar decisiones.

por lo tanto, El aprendizaje automático sobresale en la detección y clasificación., pero generalmente no explica la causa raíz de una manera sencilla.

También puede señalar un patrón o clasificar un tipo de falla.. No cuenta naturalmente la historia de lo que lo origina.. Tampoco combina automáticamente múltiples señales que genera la solución basada en análisis de firmas eléctricas en una sola narrativa., lo que significa que, a veces, Tendrá problemas mecánicos con un rodamiento., pero si esto proviene de la corriente que pasa por un rodamiento, que es causado por corrientes inducidas en un variador de frecuencia, Se necesita un análisis más completo de múltiples fuentes de datos para crear una narrativa única..

en la vida real, No se mira una tendencia de forma aislada. Nos fijamos en múltiplos, como el análisis de las condiciones de funcionamiento., el espectro, cambios de carga e indicadores de proceso juntos, tratando de vincularlos en una única evaluación coherente.

También está el contexto, que también es muy importante. Las unidades industriales no son un entorno de laboratorio limpio y por lo tanto existen diferentes modos de operación., diferentes requisitos de proceso, Diferentes historiales de mantenimiento y diferentes aplicaciones.. De facto, las bombas, compresores, etcétera, todos son diferentes y los modelos tradicionales no siempre se adaptan a todas las situaciones sin ajustes adicionales.

mi, finalmente, Esto no elimina la necesidad del juicio de expertos., especialmente cuando se trata de cientos o miles de activos. Los expertos siguen siendo el cuello de botella porque alguien tiene que interpretar, priorizar y comunicar lo que importa.

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 7 – A menudo todavía se necesita un especialista

 

Por qué la IA generativa marca una diferencia tan grande

Por eso la IA generativa marca tanta diferencia. Porque puede descansar sobre estas capas., de información que son resultados del aprendizaje automático, desviaciones del gemelo digital, todo creado en contexto, y traducirlos a:

• Algo más cercano a cómo lo explicaría un experto,
• ¿Qué significa probablemente?,
• ¿Y por qué importa?,
• Y que seguros estamos,
• ¿Y cuál es la siguiente mejor acción?.

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 8  – Impacto de la IA generativa

por lo tanto, aquí, La IA generativa no es un algoritmo más ensamblado en el sistema ARTESIS. Es un tipo diferente de capa porque fue construida para entender, interpretar y explicar, y no sólo para detectar.

La forma más sencilla de explicar esto es considerar que tienes disponible un técnico de confiabilidad o un técnico de diagnóstico. 24 hora, 7 días a la semana. No hay alguien que reemplace al equipo de expertos., pero alguien haciendo la parte repetitiva del trabajo, pérdida de tiempo, o sea, la parte donde analizas la evidencia y entiendes lo que es relevante.

tan, en lugar de proporcionar otro gráfico u otra alarma, La IA generativa puede revisar lo que otras capas ya están produciendo, por ejemplo, los espectros de densidad espectral de potencia., evaluaciones de tendencias basadas en el aprendizaje, desglosar los indicadores y traducir toda esta información en evaluaciones y recomendaciones prácticas.

También puede ayudar con preguntas en el siguiente paso., que es donde los equipos suelen tener dificultades:

• esto es probable, ruido real o solo de funcionamiento,
• ¿Y cuál es la causa más probable de este problema?,
• ¿Y qué debemos hacer a continuación??

La gran ventaja aquí es la escala., porque los expertos humanos pueden hacer todo esto muy bien, pero no pueden hacerlo por miles de activos, en múltiples ubicaciones, todos los días, sin convertirse en el dominio absoluto.

La principal ventaja de la IA generativa es que puede proporcionar la primera interpretación., como si fueras un experto, instantánea y consistentemente en todo el conjunto de activos, y por eso los expertos dedican su tiempo a lo que realmente importa:

• Los casos difíciles,
• Problemas de alto riesgo,
• Todas las acciones que previenen el tiempo de inactividad.

Lo que aportan los grandes modelos lingüísticos

Pero aquí es donde Great Language Models aporta algo genuinamente diferente al presentar algunas ventajas bastante únicas..

primero, entender el lenguaje natural, eso parece obvio, pero es muy importante. tan, Esto significa que los sistemas pueden comunicarse utilizando las herramientas con las que el equipo técnico ya trabaja.: correos electrónicos, registros de mantenimiento y no sólo los gráficos.

y segundo, Puede razonar teniendo en cuenta múltiples fuentes de datos.. En investigaciones reales, nunca estás simplemente mirando una señal. De facto, lo que hacemos es combinar todas las tendencias, datos del espectro, estados operativos, valores electricos, valores de proceso y tal vez algo de historial de mantenimiento, Tratar de construir una descripción consistente de la situación..

Y los Great Language Models están diseñados para esto.. También son buenos para identificar conexiones y contradicciones.. Por ejemplo, si un indicador sugiere un problema mecánico, pero el contexto operativo sugiere un cambio en el proceso, puede evidenciar esto y llevar con confianza la interpretación a la causa correcta.

Otra gran fortaleza es que pueden resumir información durante largos períodos de tiempo y decir, o comprimir, esta información en:

• esto es lo que cambio,
• cuando cambio,
• Y qué rápido progresó.

Obviamente también puedes hacer esto manualmente., si sabes lo que estás mirando. pero, como se mencionó, esto se automatiza mediante IA generativa y se vuelve fácilmente escalable.

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 9  – Os modelos de lenguaje grandes

Además, Puede producir explicaciones de una manera que cualquier técnico entienda., y no sólo una persona con formación especializada.

esto es importante, porque para ojos inexpertos, uno puede simplemente leer y comprender en un lenguaje sencillo qué está mal con el activo.

Cuando juntas todo esto, Podemos ver que el monitoreo de condición realmente se está transformando desde una simple automatización, a algo más cercano a un nivel de inteligencia, o sea:

• detectamos algo,
• Y entendemos el contexto.,
• ¿Y cuál es la causa probable de esto?,
• ¿Y qué debemos hacer a continuación?.

Cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje en Artesis

Así es como todo esto se junta y encaja en las soluciones de análisis de firmas eléctricas de ARTESIS.

• Sistemas ARTÉSIS, la E-MCM, o el AMTPro llevar a cabo y procesar medidas, que son análisis de firma eléctrica, lo que significa que el sistema recopila voltaje y corriente., y desde el panel eléctrico del motor y no se requieren sensores adicionales.
• entonces, con la ayuda del aprendizaje automático y capas digitales interpreta la señal sin procesar, que es una muestra de datos de forma de onda de alta frecuencia que los convierte en patrones de falla, tasas de progresión, puntuaciones de confianza y, básicamente, evidencia o indicadores estructurados.
• Estos indicadores luego se introdujeron en la capa de IA generativa..

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 10  – ¿En qué se basan los modelos de lenguajes grandes?

Los grandes modelos de lenguaje no intentan interpretar formas de onda sin procesar desde cero. Están leyendo los indicadores de condición que ya genera el sistema ARTESIS, haciendo lo que haría un buen técnico de confiabilidad, que consiste en interpretar todos estos indicadores integrándolos en un escenario coherente:

• ¿Qué quieren decir??
• Y usando el contexto correcto, modo de funcionamiento, cambios de carga, acontecimientos recientes y, de nuevo, parámetros electromecánicos en información coherente.

por lo tanto, una vez más, El sistema ARTESIS no sustituye ninguna de las capas anteriores que ya se utilizaban., a saber, aprendizaje automático y gemelo digital. Confíe en estas capas para crear resultados e informes más fáciles de entender, mas simples, que sean legibles, repetible y escalable entre activos.

entonces tenemos, el papel de los grandes modelos lingüísticos, Números de sistema MCM y ARTESIS, cierra la brecha entre los datos y la decisión de acción a desarrollar. De facto, Las normas por sí solas no son capaces de recomendar acciones..

Esto es lo que está haciendo un gran modelo de lenguaje. Toma todos estos patrones y conviértelos en explicaciones.. No se limita a repetir una alarma, y explica la lógica detrás de esto de una manera que tenga sentido para la persona que recibe esa información.

Y el resultado aquí es realmente la escala.. Amplía la capacidad de un único técnico experto para cubrir muchos más recursos, cientos, hasta miles, sin sacrificar la claridad.

Los expertos continúan tomando decisiones finales., pero ya no estamos estancados repitiendo interminables tareas de diagnóstico básicas repetitivas.

Ejemplos de resultados del sistema

Los siguientes son los tipos de resultados que el sistema puede producir prácticamente al instante..

• Se nota que los patrones de desalineación han aumentado en las últimas tres semanas.. No solo la alarma, pero qué está cambiando y en qué plazo.
• La eficiencia de la bomba disminuyó en aprox. 12% en la mayoría de los sistemas con restricciones hidráulicas. por lo tanto, vincula un indicador de desempeño con un mecanismo probable en lenguaje sencillo.
• Hay problemas con el rotor.. Parece estable, pero sigo monitoreando. No se requiere acción inmediata.
• Desperdicio de energía identificado. El motor parece estar subcargado., lo que significa que existe una oportunidad de optimización.

mi, Por supuesto, Toda esta información también está disponible en algunos paneles., graficos y numeros.

Ahora puedes automatizar esta primera intervención experta de forma consistente

Esto significa que ahora puedes automatizar este primer análisis., interpretación especializada, de forma consistente, rápidamente y en todos los activos. entonces, Si todo esto está relacionado con los problemas mencionados antes, La IA generativa se alinea directamente con los mayores retos del sector de forma muy clara.

Sobrecarga de datos

Cuando se trata de demasiados datos, la respuesta no es mirar más paneles., sino más bien tener una interpretación totalmente automatizada. El sistema lee la evidencia y te dice lo que realmente importa. Y cuando faltan expertos, La IA generativa actúa como soporte especializado e integrado. Esto no reemplaza a los expertos., sino más bien capturar la explicación y el razonamiento que normalmente permanece en la cabeza de una persona, poner esta guía a disposición de todo el equipo.

Llenar las lagunas de habilidades

Cuando los diagnósticos son lentos, el valor esta en la velocidad. También obtienes información en tiempo real., en lugar de esperar a que alguien tenga tiempo para revisar y documentar lo que están observando.

Informes inconsistentes

Y cuando los informes son inconsistentes, la IA generativa ayuda a patrocinar. tan, recibe resúmenes confiables en un formato consistente, con la misma terminología, estructura y lógica. Las acciones no dependen de quién estaba en el turno., o lo que pasó durante el mismo.

Acelera la toma de decisiones

Y cuando la escalabilidad es el problema, La IA generativa elimina este cuello de botella. Hace posible que un pequeño equipo supervise toda la flota, no solo los pocos activos que tuvieron tiempo de registrarse durante la semana.

Y así los equipos de fiabilidad multiplican sus recursos, mantener la calidad de sus opiniones a nivel de expertos, pero distribuyéndolo entre más activos, lugares y personas.

¿Qué puedes preguntar?

En la siguiente demostración,, lo que puedes ver es el menú interactivo tipo chatbot, que estará disponible en 2026 en el sistema en línea y- MCM.

• ¿Cuáles fueron los cambios esta semana??
• ¿Qué activos necesitan atención??
• Explica esta alarma
• La falla está evolucionando.?
• ¿Dónde están las pérdidas de eficiencia??

Como se puede ver, puedes hacer preguntas, obtener respuestas e interactuar con el sistema, Proporcionar más información para obtener datos más precisos., como el número de rodamiento o el tipo de equipo. Si no se ha mencionado el tipo específico de transmisión, Puede proporcionar esta información para obtener una orientación más precisa..

Asistente de confiabilidad independiente

Revisando lo anterior puedes ver hacia dónde va el sistema., y que consiste en convertirse en un asistente que esencialmente está siempre activo y que puede monitorear todos los activos continuamente y diagnosticar problemas rápidamente.

Las características son las siguientes.:

• Monitoreo permanente
• Diagnóstico instantáneo
• Explicación de la causa raíz
• Recomendaciones conscientes del contexto
• Escalable en diferentes instalaciones

Lo mas importante, ¿Puedes explicar lo que está pasando?, las causas probables, ¿Qué evidencia respalda esto y qué hacer a continuación?.

Ejemplo de aplicación 1 – Compresor

ejemplo 2 Motobomba con variador de frecuencia.

ejemplo 3 Motor con transmisión por correa.

¿Qué significa esto para las unidades industriales?

Menos indisponibilidad

Hay menos sorpresas porque los problemas se detectan antes y, por eso, hay menos tiempo de inactividad y no le pillan por sorpresa.

Decisiones más rápidas

Esto significa decisiones mucho más rápidas porque analizar un informe solo requiere 40 segundos.

Mayor productividad de los especialistas

pero, aún más importante, Los diagnósticos expertos están disponibles en todas las máquinas., no sólo para el activo crítico en cuestión, que es revisado por las personas más experimentadas, pero todos los activos reciben el mismo tratamiento. tan, obtienes una explicación clara y consistente. sabes lo que debes hacer y qué tipo de fecha límite estás considerando..

Diagnóstico experto de todos los activos.

por lo tanto, y esto es realmente, el sabe, lo que te da la IA, esta escalabilidad de manera eficiente o consistente en todos los activos que se monitorean, ya sea con sistemas ARTESIS portátiles o en línea.

Detección y diagnóstico de la más amplia gama de fallas basado en análisis de firma eléctrica.

La ventaja del análisis de firma eléctrica es que cubre prácticamente todos los tipos de fallas que uno esperaría encontrar en un activo rotativo.. Todo el circuito eléctrico está siendo monitoreado., calidad de energía de los transformadores, convertidores de frecuencia y luego toda la gama de fallos mecánicos, como problemas de compresores, bombas o ventiladores y también de la eficiencia de las bombas.

Higo de IA generativa y mantenimiento predictivo. 11