A través de diferentes sensores y softwares de IA, empresas como Tractian han logrado rastrear los sonidos de las máquinas e interpretarlas en posibles fallas técnicas.
En un mundo donde la Inteligencia Artificial genera demasiado entusiasmo, los usos cada vez se extienden más y se utilizan en industrias de mayor tamaño, como la manufactura, un sector en donde puede entregar valor al resaltar la cultura de la prevención a través de detectar fallas de las máquinas antes de que sucedan.
Según datos de la startup de soluciones de mantenimiento industrial, Fracttal, cuando una planta de manufactura interrumpe sus operaciones por lo menos durante hora puede perder más de 35,000 dólares. Es por ello que detectar fallas antes de que se presenten es tan importante.
De acuerdo con Leonardo Vieira, director de la startup mexicana Tractian, la información y visibilidad de las operaciones de una línea de producción pueden ser el diferencial para las grandes industrias y su actuación preventiva.
Es por ello que Tractian desarrolló una tecnología que se basa en sensores de las diferentes fases eléctricas para que, a través de un software de IA, detecte en dónde podría haber una falla. “Es como el Shazam de las máquinas para decir cuándo van a fallar”, explica Vieira.
Su funcionamiento se basa en que los sensores se instalan en las diferentes máquinas y, por medio del análisis de las vibraciones del sonido el algoritmo, detecta cuando se trata de una falla en algún punto del proceso, pues cuenta con una base de datos de cómo deberían operar las instalaciones.
Actualmente, monitorea 80,000 máquinas en diversas industrias de manera continua y en línea las 24 horas del día, durante todos los días de la semana. Sus tecnologías contribuyen aproximadamente con el 5% del PIB global en producción, lo que se traduce en que 50 de cada 1,000 dólares generados por la industria global se facilitan a través de sus soluciones.
Si bien la herramienta de Tractian es única y está patentada, en México otras instituciones han puesto atención en los problemas de las líneas de producción y han generado sus propias herramientas para solucionarlos e impactar en menor medida a la manufactura del país.
En el Centro de Investigación y Estudios Avanzados (Cinvestav) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) de Saltillo, por ejemplo, diversos grupos de investigación han trabajado en estaciones robotizadas de soldadura para corregir desperfectos en segundos a través de un sistema de IA que reconoce variantes de la línea para adaptarse y corregirlas en caso de ser necesario.
Vieira resalta que este tipo de soluciones son especialmente importantes en un país manufacturero como México, el cual tiene una proximidad inmediata con Estados Unidos, lo cual eleva la demanda de operaciones y exige un rendimiento óptimo de la maquinaria prácticamente todo el tiempo.
También resalta que este contexto se ha notado mucho más a medida que las cadenas de suministro de Estados Unidos se desacoplan de China, pues México se ha convertido en el destino predilecto por su cercanía y relación comercial.
La manufactura en México, comprende el 40% de la economía de México, según datos de Morgan Stanley, mientras que en otros países de la región, como Brasil, el porcentaje es alrededor del 21%, lo cual demuestra la importancia de la maquinaria nacional y su mantenimiento óptimo.
“Hay una demanda muy fuerte por talento técnico para la manufactura”, resalta Vieira, algo que se ha visto con las oportunidades de inversión que representa el nearshoring. Es por ello que las industrias “necesitan entender que la tecnología es una aliada de los procesos industriales”.
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