En el acelerado mundo de la gestión de activos actual, mantener la máxima eficiencia y confiabilidad de los activos es más crítico que nunca. Los sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) han respaldado durante mucho tiempo a industrias con uso intensivo de activos, como petróleo y gas, minería y metales, fabricación, servicios públicos y productos farmacéuticos que buscan optimizar el mantenimiento y las operaciones y extender la vida útil de sus activos.
En el acelerado mundo de la gestión de activos actual, mantener la máxima eficiencia y confiabilidad de los activos es más crítico que nunca. Los sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) han respaldado durante mucho tiempo a industrias con uso intensivo de activos, como petróleo y gas, minería y metales, fabricación, servicios públicos y productos farmacéuticos que buscan optimizar el mantenimiento y las operaciones y extender la vida útil de sus activos.
Sin embargo, los enfoques EAM tradicionales pueden consumir mucho tiempo y ser ineficientes, lo que dificulta mantenerse al día con las demandas actuales de la industria. En respuesta, la inteligencia artificial (IA) ha acelerado la transformación digital, prometiendo mejoras sin precedentes en el mantenimiento predictivo, la eficiencia operativa y el rendimiento general de los activos. Pero, por cada innovación beneficiosa de IA, hay una cantidad igual de publicidad ineficaz de IA.
Entonces...
¿Cómo lograr resultados REALES con inteligencia artificial (IA) en la gestión de activos empresariales?
Aquí profundizaremos en las formas en que las empresas pueden aprovechar la inteligencia artificial en la gestión de activos empresariales (evitando la publicidad), los desafíos asociados con no adoptar la IA y los resultados que las organizaciones pueden lograr al aprovechar la IA.
Tenga cuidado con las exageraciones engañosas sobre la inteligencia artificial (IA) en EAM
Antes de comenzar a evaluar cómo puede empezar a incorporar IA en la gestión de activos de su empresa, debe saber cómo evitar la publicidad engañosa sobre la IA.
“'Impulsado por IA' es el equivalente sin sentido de la tecnología a 'totalmente natural'”. – Devin Coldewey, TechCrunch
A medida que el auge de la IA se hace más grande, muchas organizaciones agregan la etiqueta “impulsada por IA” a sus soluciones sin explicar cómo las características de IA lo ayudarán a lograr resultados reales.
“La IA sufre de un caso de vaguedad persistente e incurable: es un término técnico que lo abarca todo y que no se refiere de manera consistente a ningún método o propuesta de valor en particular”. – Eric Siegel, Harvard Business Review
Para combatir esta trampa, debe centrarse en el "cómo". Mientras busca una nueva solución "con tecnología de IA", pregunte a los proveedores sobre los resultados prácticos que la solución le ayudará a lograr con sus capacidades de IA.
Cómo las empresas pueden aprovechar la IA en EAM
La gestión del rendimiento de los activos (APM) y la gestión de datos maestros (MDM) son componentes esenciales de la gestión del rendimiento de los activos (EAM), que se centran en optimizar el rendimiento y la integridad de los datos de los activos físicos a lo largo de su ciclo de vida. El aprovechamiento de la IA en estas áreas mejora significativamente la eficiencia operativa, el ahorro de costes, la productividad y la precisión de los datos.
Las soluciones de IA pueden ayudar a las organizaciones a lograr un mantenimiento predictivo más fácilmente mediante el uso de datos históricos y en tiempo real para pronosticar fallos de los equipos, lo que permite un mantenimiento proactivo y reduce el tiempo de inactividad. La supervisión y el diagnóstico en tiempo real también se pueden optimizar con la IA, utilizando modelos de datos predictivos para identificar problemas de forma temprana. Los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden proporcionar una guía de diagnóstico aprovechando los problemas históricos y los registros de mantenimiento para llegar a la raíz del problema rápidamente. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de sensores y activos, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y oportunas con respecto a la utilización de los activos y la asignación de recursos.
Para la gestión de datos maestros, la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) impulsada por IA ayuda a optimizar la recopilación de datos mediante la extracción de información crítica de las etiquetas y los rótulos de los activos. Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la coherencia y la precisión de los datos mediante la validación de nuevas entradas y el mantenimiento de datos maestros limpios y precisos mediante una gobernanza sólida.
Las diferentes capas de la IA
Para lograrlo, las organizaciones pueden aprovechar las distintas capas de IA, incluidos los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), la IA generativa (GenAI), el aprendizaje profundo, las redes neuronales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Las soluciones de Prometheus Group Master Data as a Service (MDaaS) y Asset Performance Management (APM) aprovechan las capacidades de IA, como el aprendizaje automático, las redes neuronales y los modelos de lenguaje de gran tamaño:
- Acciones recomendadas de APM (aprendizaje automático)
- Análisis predictivo APM (redes neuronales)
- Diagnóstico APM (modelos de lenguaje de gran tamaño)
- Análisis de lista de materiales de MDaaS (modelos de lenguaje grandes)
- Limpieza y enriquecimiento de material de MDaaS (modelos de lenguaje de gran tamaño)
No adoptar la inteligencia artificial y la transformación digital en la gestión de activos puede generar mayores costos, información limitada sobre los datos, un rendimiento deficiente de los activos y desventajas competitivas. Para lograr resultados reales y prosperar en el panorama empresarial actual, las organizaciones deben priorizar la transformación digital y aprovechar el poder de la IA y otras tecnologías avanzadas.
Cómo se puede utilizar la IA en la gestión de datos maestros de activos empresariales
La gestión eficaz de los datos maestros de activos es fundamental para el correcto funcionamiento y el mantenimiento de los activos empresariales. Las tecnologías de IA pueden mejorar significativamente la precisión, la coherencia y la gobernanza de los datos maestros de activos, lo que garantiza que las organizaciones dispongan de información fiable y procesable.
A continuación, se muestra cómo se puede aprovechar la IA en la gestión de datos maestros de activos empresariales:
1. Utilización del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para la recopilación de datos:
La tecnología OCR basada en IA agiliza el proceso de recopilación de información de activos en el campo. Al capturar una fotografía de una etiqueta, placa de identificación o rótulo de un activo, el OCR puede extraer información crítica mediante técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones.
2. Garantizar la coherencia de los datos con el aprendizaje automático:
Los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la coherencia y la precisión de los datos maestros de activos. Al analizar los registros de activos existentes, las listas de materiales (BOM) y otros documentos relevantes, el aprendizaje automático puede establecer una línea de base de las características de los datos esperados y escanear y validar automáticamente los registros.
3. Referencias cruzadas y gobernanza de datos:
La IA facilita una sólida gobernanza de datos al realizar referencias cruzadas de registros en múltiples bases de datos y mantener las reglas de gobernanza. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar registros duplicados o redundantes, lo que garantiza que los datos maestros permanezcan limpios y precisos, y automatizar tareas para proporcionar un método estandarizado para la gobernanza de datos.
Al aprovechar estas capacidades de IA en la gestión de datos maestros, las organizaciones pueden lograr datos de activos más precisos, confiables y procesables, lo que impulsa una mejor toma de decisiones y eficiencia operativa.
Cómo se puede utilizar la IA en la gestión del rendimiento de los activos
Las tecnologías de IA ofrecen capacidades transformadoras para gestionar el rendimiento de los activos, lo que permite a las organizaciones mejorar la eficiencia, reducir el tiempo de inactividad y optimizar los procesos de mantenimiento. A continuación, se muestra cómo se puede utilizar la IA de manera eficaz en la gestión del rendimiento de los activos:
1. Creación de modelos predictivos para realizar un seguimiento del rendimiento de los activos e identificar anomalías:
La IA, a través del aprendizaje automático y las capacidades de las redes neuronales, puede desarrollar modelos predictivos que definen los comportamientos operativos normales de cada activo. Estos modelos monitorean continuamente el rendimiento de los activos y detectan incluso desviaciones menores de la norma.
2. Aprovechar las acciones históricas para ofrecer acciones sugeridas:
La IA puede utilizar algoritmos de clasificación para analizar las acciones históricas de los usuarios en respuesta a diversas condiciones de los activos. De este modo, puede sugerir acciones adecuadas en función de las respuestas anteriores, como posponer una alerta, volver a entrenar un modelo o marcar un problema para realizar un diagnóstico más detallado.
3. Utilización de conductas históricas para proporcionar orientación diagnóstica:
La IA generativa puede ofrecer asistencia diagnóstica mediante el análisis de datos históricos y patrones de comportamiento de los activos. Esta tecnología ofrece a los usuarios sugerencias de diagnóstico, información sobre el historial de los activos y medidas de mitigación basadas en problemas pasados similares.
Estas capacidades de inteligencia artificial para la gestión del rendimiento de activos permiten a las organizaciones mejorar la eficiencia operativa, minimizar el tiempo de inactividad y optimizar el rendimiento y el mantenimiento de sus activos.
4 beneficios principales de utilizar IA en los procesos de gestión de activos
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de gestión de activos revoluciona la forma en que las organizaciones gestionan sus activos físicos, lo que genera numerosos beneficios que mejoran la eficiencia operativa, reducen los costos y mejoran el rendimiento general. Algunas ventajas de utilizar la IA en la gestión de activos incluyen:
1. Mantenimiento predictivo mejorado:
El mantenimiento predictivo impulsado por IA utiliza datos históricos y de rendimiento en tiempo real para pronosticar posibles fallas en los equipos. Al analizar patrones e identificar anomalías, la IA permite un mantenimiento proactivo, lo que reduce el tiempo de inactividad no planificado, extiende la vida útil de los activos y reduce los costos de mantenimiento.
2. Monitoreo y diagnóstico en tiempo real:
La IA mejora la supervisión en tiempo real al procesar flujos de datos continuos de sensores integrados. Estos sensores recopilan información sobre las condiciones de funcionamiento, que los algoritmos de IA analizan para detectar desviaciones. Esta capacidad de diagnóstico inmediato ayuda a identificar y abordar los problemas rápidamente, evitando que los problemas menores se conviertan en fallas importantes.
3. Toma de decisiones basada en datos:
Los sistemas de IA procesan grandes cantidades de datos de dispositivos IoT, registros históricos y fuentes externas, como las condiciones meteorológicas. Al integrar y analizar estos datos diversos, la IA proporciona información y recomendaciones prácticas, lo que ayuda a tomar decisiones informadas sobre la utilización de activos, la inversión y la asignación de recursos.
4. Gestión mejorada de riesgos:
La IA evalúa los datos históricos de fallas y los factores de riesgo externos para evaluar y gestionar los riesgos asociados con el rendimiento de los activos. Al predecir los peligros potenciales y sugerir estrategias de mitigación, la IA protege de manera proactiva la confiabilidad de los activos y evita incidentes costosos.
Aproveche las tecnologías impulsadas por IA para lograr resultados REALES en EAM
En el campo de la gestión de activos empresariales (EAM), que evoluciona rápidamente, aprovechar la inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista, sino una necesidad fundamental. La integración de la IA en los sistemas EAM mejora el mantenimiento predictivo, la supervisión en tiempo real, la toma de decisiones y el rendimiento general de los activos.
Las organizaciones que adoptan la IA pueden esperar mejoras significativas en la eficiencia operativa, el ahorro de costes y la ventaja competitiva. Al utilizar la IA en los procesos de gestión de activos, las empresas pueden lograr resultados reales y tangibles, garantizando que sus activos no solo se gestionen de forma eficiente, sino que también se optimicen para el éxito a largo plazo.
¿Quiere saber cómo puede aprovechar el poder de la IA con la plataforma Prometheus? Comuníquese con nosotros hoy mismo para descubrir cómo puede optimizar procesos como la gestión del rendimiento de los activos y la gestión de datos maestros con capacidades avanzadas de IA.
