Mantenimiento Predictivo

Street Machines. Aplicando el mantenimiento predictivo a equipos de alta disponibilidad

By junio 22, 2020julio 20th, 2020No Comments

Las técnicas de inteligencia artificial que se aplican al sector industrial pueden traspasar las fronteras físicas de una fábrica y trasladarse a dispositivos externos, como son las Street Machines, presentes en diferentes establecimientos públicos o, incluso, en la misma calle, como su nombre indica. ¿Qué aporta esta tecnología a este tipo de máquinas? ¿Qué beneficios obtienen las empresas que las gestionan gracias a la inteligencia artificial? 

Street Machines. Aplicando el mantenimiento predictivo a equipos de alta disponibilidadEs importante que todos nuestros activos estén operativos el máximo de tiempo posible, ya sea en las grandes industrias como en los pequeños comercios.

Como hemos explicado anteriormente, una de las técnicas que pueden ayudar a las diversas empresas a aumentar la disponibilidad de sus equipos es el mantenimiento predictivo basado en la aplicación de técnicas de Machine Learning, que permiten adelantarnos a posibles mal funcionamientos de estos equipos, permitiéndonos actuar antes de que se produzcan y minimizando así un posible impacto en nuestra producción o proceso de venta.

Inteligencia artificial más allá de la planta industrial

Estas técnicas de inteligencia artificial no están destinadas exclusivamente a equipamientos de líneas productivas, sino que pueden aplicarse a la mayoría de equipos eléctricos o mecánicos. Desde Datision hemos apostado desde nuestros inicios por llevar la tecnologías más punteras de la industria 4.0 a otros ámbitos de actuación y, especialmente, a lo que hemos llamado Street Machines.

Entendiendo este concepto como aquellos equipos dan servicio al consumidor final y que suelen ser gestionados y mantenidos por PYMES. Algunos de los ejemplos de Street Machines son: máquinas de vending, parquímetros, equipos de Cash Handling, cafeteras de hostelería, lavavajillas, etc.

Podemos imaginarnos el impacto económico que puede tener para un bar el hecho que su cafetera no esté en funcionamiento, o imaginemos que no está disponible el equipo de Cash Handling en la tienda que dispone de él, no pudiendo realizar los cobros, o una máquina de vending no operativa y que no nos genera negocio, sólo gasto.

Como vemos todos los casos cumplen 2 características principales:

  • Son equipos críticos. Si estos equipos no están operativos, tienen un alto impacto sobre la actividad económica en cuestión e incluso pueden llegar a pararla.
  • Formados por diversos componentes. Tienen múltiples componentes y la interconexión, el desgaste y los problemas de uno de estos componentes pueden provocar una parada de todo el equipo.

La mayoría de estos equipos se encuentran en modo de renting o con un contrato de mantenimiento por parte de la empresa suministradora. La voluntad de estas empresas es que su cliente final tenga operativo el máximo de tiempo posible el equipo suministrado, y cuando se produce un problema intenta solucionarlo lo antes posible.

Panel de control para el mantenimiento de una máquina de café

Panel de control para el mantenimiento de una máquina de café

Beneficios de la aplicación de la inteligencia artificial a las Street Machines

¿Os imagináis que en vez de esperar a que se produzca el problema y recibir la llamada del cliente, no muy contento, disponemos de información sobre el riesgo de fallo de uno de los componentes del equipo? Con ello podemos gestionar a nuestro equipo técnico para que actúe antes que se produzca el fallo y el equipo quede parado.

Además, gracias a que el sistema nos indica el nivel de riesgo de cada componente analizado, nuestro equipo técnico conocerá con antelación el material o piezas de recambio necesarias para solucionar los problemas detectados.

Como vemos, la aplicación de tecnologías y técnicas de mantenimiento predictivo nos aportan un importante número de características que nos ayudarán a mejorar el servicio al cliente, además de reducir costes operativos. Como principales características que nos aporta estos sistemas:

  • Aumentar el tiempo operativo del equipo.
  • Actuar antes que se produzca el problema. Mayor satisfacción del cliente.
  • Planificar las acciones de mantenimiento reduciendo costes operativos.
  • Incrementar las reparaciones de primera visita, ya que conocemos qué elemento está fallando y nos aseguramos de tener los recursos necesarios para la reparación o sustitución.
  • Conocer mejor el uso de tus equipos. Mediante el análisis avanzado de los datos emitidos por los componentes, podremos conocer mejor cómo se utilizan nuestros equipos y proponer mejoras.
  • Posible nuevas vías de monetización y/o mejora de imagen de nuestra compañía, mediante el acceso a la plataforma de inteligencia artificial por parte de nuestros distribuidores y/o clientes final.

Como vemos, sin duda la aplicación de estas técnicas de Machine Learning para el mantenimiento predictivo no están solo orientadas a las grandes corporaciones y sin duda pueden aportar un enorme valor a empresas de todos los tamaños.

Desde Datision contamos con los recursos tecnológicos necesarios para implementar soluciones de inteligencia artificial a las Street Machines, de manera que las empresas que las gestionan puedan sacar el máximo beneficio de las mismas gracias a un mantenimiento en óptimas condiciones. Si crees que puedes sacar provecho de esta tecnología, te ayudamos a conseguirlo, será un placer hablar contigo.

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