Por qué usar inteligencia artificial en la gestión de tus activos

No usar la inteligencia artificial en gestión de activos deriva en baja disponibilidad y altos costos de mantenimiento, entre otras desventajas. 

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la tecnología que permite a las máquinas o sistemas informáticos emular la inteligencia o competencias de la mente humana, con el fin de darles la capacidad de resolver problemas complejos y ejecutar tareas que sobrepasan la capacidad de las personas.  

La implementación de inteligencia artificial en Chile y a nivel global está en auge. Y en el campo de la gestión de activos, no implementarla supone una serie de desventajas que deberíamos tener en cuenta.   

¿Cómo funciona la inteligencia artificial en la gestión de activos?

La inteligencia artificial opera mediante algoritmos que actúan con fundamento en diferentes reglas de programación.  

En el caso específico de la gestión de activos, sensores IoT instalados en máquinas y equipos recopilan información sobre su estado en tiempo real, para que un software dotado de IA y aprendizaje automático (o machine learning) realice diagnósticos y predicciones sobre su funcionamiento, necesidades de mantenimiento y gestión en general.  

Entender qué es la inteligencia artificial e implementarla en diversos procesos cotidianos permite a las empresas disfrutar de diferentes beneficios asociados a la optimización de los flujos de trabajo. De hecho, se estima que esta tecnología puede incrementar la productividad empresarial en un 40%.  

Sin embargo, al no incorporar la IA en los procesos productivos puede derivar en importantes desventajas, como las siguientes: 

1. Desinformación del estado de los activos

El monitoreo continuo mediante analítica avanzada e inteligencia artificial garantiza un mayor conocimiento del estado de cada activo, lo cual nos permite optimizar su funcionamiento y fortalece la toma de decisiones en lo que respecta a mantenimiento, rendimiento y gestión en general a lo largo de su ciclo de vida.  

2. Alto coste de rendimiento

La imposibilidad de tener información en tiempo real sobre el estado de los activos -junto a su respectivo análisis- impide implementar estrategias de mantenimiento predictivo, que es la inteligencia artificial aplicada a las tareas de mantención.  

Lo que nos deja solo la opción de realizar mantenimientos reactivos, los cuales son costosos porque se realizan cuando el daño se ha concretado, siendo necesario reemplazar piezas y realizar intervenciones complejas.

De acuerdo con un estudio de McKinsey, el mantenimiento predictivo podría reducir los costos de mantenimiento entre un 18% y un 25 %. Todo esto, sin considerar que evita los tiempos de inactividad que tanto afectan las finanzas del negocio.  

3. Problemas en la disponibilidad de los activos

Como no podemos obtener insights del monitoreo mediante IoT e inteligencia artificial, tampoco tenemos la posibilidad de tomar medidas preventivas y predictivas para anticipar fallas y resolver problemas antes de que se presenten.  

Lo anterior merma los niveles de confiabilidad y disponibilidad de los activos, algo que podría comprometer el correcto funcionamiento de las operaciones. 


4. Fallas de activos

En línea con el anterior, la falta de monitoreo, análisis y predicción impiden la ejecución de estrategias de mantenimiento predictivo, aumentando la cantidad y frecuencia de fallas inesperadas.   

Teniendo en cuenta cómo funciona la inteligencia artificial y las desventajas de no usarla en la gestión de activos, es prudente considerar su implementación. Al hacerlo disfrutaremos de diferentes beneficios, como ampliar el ciclo de vida de máquinas y equipos, incrementar tiempos de actividad y reducir los costos operativos. 

En lo que respecta a inteligencia artificial, Chile se ha posicionado como un ejemplo en la región gracias a la Política Nacional de Inteligencia Artificial (2021-2030), un plan que apunta a fortalecer la implementación de esta tecnología en el país con diversas acciones, además de un presupuesto cercano a los 26 mil millones de pesos. 

En Fracttal sabemos que las empresas necesitan optimizar la gestión de sus activos, algo en lo que es clave la IA. Por eso desarrollamos Predictto, una solución que nos permite implementar estrategias de mantenimiento predictivo avanzado gracias al IoT, inteligencia artificial y aprendizaje automático. 

¡Solicita una demo gratis y únete al futuro del mantenimiento!

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Por qué usar inteligencia artificial en la gestión de tus activos

No usar la inteligencia artificial en gestión de activos deriva en baja disponibilidad y altos costos de mantenimiento, entre otras desventajas. 

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la tecnología que permite a las máquinas o sistemas informáticos emular la inteligencia o competencias de la mente humana, con el fin de darles la capacidad de resolver problemas complejos y ejecutar tareas que sobrepasan la capacidad de las personas.  

La implementación de inteligencia artificial en Chile y a nivel global está en auge. Y en el campo de la gestión de activos, no implementarla supone una serie de desventajas que deberíamos tener en cuenta.   

¿Cómo funciona la inteligencia artificial en la gestión de activos?

La inteligencia artificial opera mediante algoritmos que actúan con fundamento en diferentes reglas de programación.  

En el caso específico de la gestión de activos, sensores IoT instalados en máquinas y equipos recopilan información sobre su estado en tiempo real, para que un software dotado de IA y aprendizaje automático (o machine learning) realice diagnósticos y predicciones sobre su funcionamiento, necesidades de mantenimiento y gestión en general.  

Entender qué es la inteligencia artificial e implementarla en diversos procesos cotidianos permite a las empresas disfrutar de diferentes beneficios asociados a la optimización de los flujos de trabajo. De hecho, se estima que esta tecnología puede incrementar la productividad empresarial en un 40%.  

Sin embargo, al no incorporar la IA en los procesos productivos puede derivar en importantes desventajas, como las siguientes: 

1. Desinformación del estado de los activos

El monitoreo continuo mediante analítica avanzada e inteligencia artificial garantiza un mayor conocimiento del estado de cada activo, lo cual nos permite optimizar su funcionamiento y fortalece la toma de decisiones en lo que respecta a mantenimiento, rendimiento y gestión en general a lo largo de su ciclo de vida.  

2. Alto coste de rendimiento

La imposibilidad de tener información en tiempo real sobre el estado de los activos -junto a su respectivo análisis- impide implementar estrategias de mantenimiento predictivo, que es la inteligencia artificial aplicada a las tareas de mantención.  

Lo que nos deja solo la opción de realizar mantenimientos reactivos, los cuales son costosos porque se realizan cuando el daño se ha concretado, siendo necesario reemplazar piezas y realizar intervenciones complejas.

De acuerdo con un estudio de McKinsey, el mantenimiento predictivo podría reducir los costos de mantenimiento entre un 18% y un 25 %. Todo esto, sin considerar que evita los tiempos de inactividad que tanto afectan las finanzas del negocio.  

3. Problemas en la disponibilidad de los activos

Como no podemos obtener insights del monitoreo mediante IoT e inteligencia artificial, tampoco tenemos la posibilidad de tomar medidas preventivas y predictivas para anticipar fallas y resolver problemas antes de que se presenten.  

Lo anterior merma los niveles de confiabilidad y disponibilidad de los activos, algo que podría comprometer el correcto funcionamiento de las operaciones. 


4. Fallas de activos

En línea con el anterior, la falta de monitoreo, análisis y predicción impiden la ejecución de estrategias de mantenimiento predictivo, aumentando la cantidad y frecuencia de fallas inesperadas.   

Teniendo en cuenta cómo funciona la inteligencia artificial y las desventajas de no usarla en la gestión de activos, es prudente considerar su implementación. Al hacerlo disfrutaremos de diferentes beneficios, como ampliar el ciclo de vida de máquinas y equipos, incrementar tiempos de actividad y reducir los costos operativos. 

En lo que respecta a inteligencia artificial, Chile se ha posicionado como un ejemplo en la región gracias a la Política Nacional de Inteligencia Artificial (2021-2030), un plan que apunta a fortalecer la implementación de esta tecnología en el país con diversas acciones, además de un presupuesto cercano a los 26 mil millones de pesos. 

En Fracttal sabemos que las empresas necesitan optimizar la gestión de sus activos, algo en lo que es clave la IA. Por eso desarrollamos Predictto, una solución que nos permite implementar estrategias de mantenimiento predictivo avanzado gracias al IoT, inteligencia artificial y aprendizaje automático. 

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