La creciente cantidad de sensores para el monitoreo instalados en diversas industrias generan gran cantidad de datos en tiempo real que, mediante métodos de análisis tradicionales, resulta difícil procesar debido a su volumen, lo que a menudo lleva a la infoxicación —exceso de información—. Ese problema es el que pretende solucionar Calmy, un spin-off creado en el Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA+), que busca aprovechar estos datos de manera eficiente.
“Nuestra propuesta es desarrollar un ordenamiento de los datos y a través de estos evitar fallas, lo que se traduce en mayor productividad y rentabilidad”, indica Jorge Marín, director de monitoreo de condiciones de Calmly. “Los datos organizados y estructurados se convierten en un activo para el cliente; entrenamos un modelo de inteligencia artificial (IA) que aprende de la historia que está en esos datos, para diagnosticar fallas de máquinas como también optimizar procesos. Así, una vez entrenado y validado el modelo, lo ponemos en modo online, diagnosticando el estado del activo minuto a minuto, día y noche, durante los 365 días del año”, agrega.
La iniciativa, que nace en el IMA+ —proyecto financiado por Corfo—, permite que las empresas implementen un diagnóstico automatizado del estado de salud de los equipos que resulta en un aumento en la vida útil de estos, mayores niveles de seguridad para el recurso humano, menores costos de ciclo de vida en general y una reducción de las emergencias asociadas a fallas imprevistas. Además, entrega gobernanza a los tomadores de decisión, ya que pueden planificar la operación de la maquinaria, transformándose en un servicio de apoyo al diseño de planes, programas y acciones de mantenimiento.
Los sistemas de monitoreo de condición en equipos industriales basados en IA pueden ser aplicados a cualquier equipo que sea crítico para operaciones relacionadas con producción de bienes o servicios, defensa, ciencia u otros. Entre las aplicaciones relevantes para el ambiente nacional se encuentran las maquinarias de transporte de carga o personas, militares y civiles, navales, aéreos o terrestres; maquinaria minera como chancadores, molinos SAG y correas transportadoras; sistemas de generación de energía como turbinas hidráulicas o eólicas; y equipos críticos en la industria papelera, de manufactura y metalmecánica, entre otras.
En este sentido, la directora de la iniciativa y académica del Departamento de Ingeniería Mecánica de la FCFM, Viviana Meruane, indica la importancia de invertir en tecnologías que permitan modernizar el quehacer industrial chileno y sus ventajas: “Las necesidades de mejorar las estrategias de mantenimiento están asociadas a reducir los costos, aumentar la disponibilidad de los activos, reducir los riesgos de seguridad, salud, medioambiente y calidad, y prolongar la vida útil de un activo”.
Calmly utiliza la plataforma PredictiveBuilder, una solución que permite implementar modelos de aprendizaje automático para aplicaciones de mantenimiento predictivo, aprovechando el potencial del Internet de las Cosas (IoT) y la IA.
Al utilizar PredictiveBuilder, los equipos de mantenimiento pueden tomar decisiones informadas de manera más eficiente. Al anticipar posibles fallas y degradación en los equipos, se puede planificar de manera proactiva acciones de mantenimiento, evitando así fallas inesperadas y costosas.
