¿Qué pasaría si pudiéramos predecir y prevenir las fallas en equipos críticos antes de que ocurran? Esta posibilidad ya es una realidad, gracias al mantenimiento predictivo.
El mantenimiento predictivo es una técnica que emplea el análisis de datos y herramientas avanzadas como el machine learning para anticipar posibles fallos en equipos o sistemas. Esta estrategia se aparta de los programas de mantenimiento tradicionales, que suelen basarse en el tiempo o el uso, y opta por una supervisión constante del estado y rendimiento de los equipos en tiempo real.
Al detectar patrones y anomalías, esta tecnología permite a los operadores actuar de manera proactiva y realizar ajustes preventivos antes de que surjan averías costosas o disruptivas que atenten contra la eficiencia del proceso productivo. Esta técnica ha demostrado ser particularmente valiosa en distintas industrias y su aplicación en la salmonicultura permitiría asegurar la salud y bienestar de los peces, así como para aumentar la eficiencia operativa y disminuir costos.
La aplicación de machine learning al mantenimiento predictivo, está transformando los procesos industriales. En este ámbito, esta técnica ayuda a prever averías en equipos esenciales como los son: 1. Sistemas de alimentación, 2. Bombas de agua y 3. Sistemas de oxigenación, entre otros, impactando positivamente en la disminución de los costos variables y la eficiencia del proceso.
Ventajas en la salmonicultura
En el sector de la salmonicultura, que depende crucialmente de un ambiente controlado para el cultivo de peces, el mantenimiento predictivo ofrece múltiples ventajas. Por ejemplo, al monitorear continuamente variables críticas como la calidad del agua, la temperatura y la actividad de los peces, los algoritmos de machine learning pueden detectar patrones y anomalías que señalen problemas inminentes en el equipo o el ambiente de cultivo.
Estos sistemas son capaces de prever cuándo podría fallar un equipo, permitiendo a los operadores tomar acciones correctivas antes de que se presente una complicación mayor. De esta manera no solo prevendría la muerte de peces debido a condiciones ambientales inadecuadas, sino que también minimizaría el tiempo de parada y los gastos relacionados con reparaciones imprevistas.
Además, el mantenimiento predictivo puede mejorar la eficiencia de los procesos de alimentación y manejo del agua, ajustando automáticamente los niveles según las necesidades específicas de los peces y las condiciones ambientales. Esto no solo favorece la salud y el crecimiento de los peces, sino que también, reduce el desperdicio de alimentos y recursos, generando beneficios económicos y ambientales.
Actualmente en INACAP, mediante su programa Fabrica 4.0, está potenciando esta línea de acción, asociada al mantenimiento predictivo utilizando machine learning. Hoy nos encontramos desarrollando diversos análisis en equipos de bombas, mediante ensayos de laboratorio que nos permitirán refinar las técnicas, realizar los entrenamientos y la validación de la tecnología antes de su implementación en las empresas del sector, garantizando así una transferencia tecnológica eficiente a las empresas de los diferentes sectores productivos.
