Los usos de la inteligencia artificial en la gestión de los procesos de mantenimiento

La inteligencia artificial (IA) está siendo uno de los temas más analizados y debatidos durante los últimos meses, de modo que su repercusión en numerosas facetas de las empresas y la sociedad también seguirán en aumento. Todo apunta a que la IA irrumpirá en casi todos los sectores, con el potencial añadido de transformar la sociedad, y el sector de los activos no es ajeno a esta realidad.

Según la encuesta global de gestión de activos y patrimonios 2023 de PwC, se prevé que los activos gestionados por estas plataformas digitales basadas en algoritmos, y cada vez más respaldadas por la inteligencia artificial, alcancen casi los 6 billones de dólares en 2027, casi el doble que en 2022.

Por eso, los expertos coinciden en que la IA estará cada vez más presente en la automatización de procesos, especialmente en aquellas actividades que requieren de la gestión de un activo, tal y como lo explica Christian Struve, fundador de Fracttal: «la inteligencia artificial está permitiendo trabajar en soluciones que simplifiquen las operaciones de las empresas, desde la digitalización hasta la predicción de fallos, mejorando así la eficiencia y la gestión del tiempo tanto para el cliente como para el técnico de mantenimiento».

En la práctica, este tipo de tecnologías están sirviendo para entrenar a los supervisores de una compañía en temas de detección y reparación de fallas en la cadena de suministro, por ejemplo. Un modelo híbrido de IA o aprendizaje automático (ML), se puede entrenar con datos empresariales y publicados, incluidos activos y sitios recientemente adquiridos.

Ahorro de costos operacionales

A través de un diálogo interactivo, permiten generar análisis visuales y entregar contenido rápidamente al equipo que lo requiera. El acceso a este tipo de información permite aumentar el tiempo de actividad del servicio de campo entre un 10 y un 30 por ciento, lo que se traduce en ahorros de costos, mejora de la productividad de los trabajadores y mayor satisfacción del cliente.

«Está el caso de una cadena de restaurantes con una flota de motocicletas de reparto; después de unos meses, descubren un problema oculto: el alto costo de reparar los retrovisores de las motocicletas. Al analizar los datos históricos, se dan cuenta que están gastando aproximadamente un millón de euros al año solo en reparaciones de retrovisores. Como resultado de un análisis a través de plataformas que funcionan la IA y el ML, trabajan con su proveedor de mantenimiento para desarrollar retrovisores más resistentes a los golpes, lo que genera ahorros significativos en costos», explica Struve.

Disminución de errores en la cadena

Para Christel Rendu de Lint, codirectora ejecutiva y directora de inversiones en Vontobel, la inteligencia artificial en el uso de la cadena operacional de una compañía permite la la disminución de los sesgos en la toma de decisiones: “la IA puede propiciar una transparencia mucho mayor y la disminución de los sesgos en la toma de decisiones. Dado que los sistemas de IA pueden reproducir involuntariamente los sesgos humanos actuales y dar lugar a resultados perjudiciales conocidos como ‘sesgo algorítmico’, es importante que los desarrolladores, propietarios y usuarios den prioridad tanto a la concienciación como a la mitigación de este riesgo”.

Si bien es poco probable que esta tecnología termine reemplazando en su totalidad el factor humano en el sector industrial, es cierto que permite mejorar la mano de obra. Por tanto, el futuro es la colaboración entre humanos y la tecnología.