Transformando el Mantenimiento Predictivo: Modelos No Supervisados para la Detección de Anomalías con MonoM

Desde hace tiempo, el Mantenimiento Predictivo (PdM) se ha convertido en un componente esencial para muchas industrias que buscan maximizar la disponibilidad y eficiencia de sus activos. Uno de los desafíos clave en el PdM es la detección temprana de anomalías, un paso crítico para prevenir fallos y tiempo de inactividad no planificado. En este contexto, los modelos no supervisados desempeñan un papel fundamental, y en la plataforma MonoM, éstos se encuentran en el corazón de esta transformación.

¿Qué son los Modelos No Supervisados?

Los modelos no supervisados son una categoría de técnicas de aprendizaje automático que no requieren etiquetas o datos de entrenamiento previamente clasificados. En lugar de eso, se basan en la identificación de patrones y comportamientos inusuales dentro de los datos sin supervisión. Este enfoque es particularmente valioso en situaciones donde las anomalías son desconocidas o cambian con el tiempo.

Detección de Anomalías en el Mantenimiento Predictivo

La detección de anomalías en el Mantenimiento Predictivo trata de identificar cambios inesperados en el comportamiento de los activos. Estos cambios pueden ser señales de problemas inminentes, como un aumento en la vibración de una máquina o una disminución en la eficiencia de un sistema. La capacidad de identificar estos signos tempranos es crucial para programar el mantenimiento antes de que un fallo ocurra.

Modelos No Supervisados en MonoM

MonoM, ha incorporado modelos no supervisados en su producto para abordar este desafío de manera efectiva. A través de la combinación de datos de sensores, de proceso y la potencia de la inteligencia artificial, MonoM permite a las organizaciones implementar estrategias de detección de anomalías inteligentes.

¿Cómo lo hacemos?

Inputs & Preprocesado

Procesamiento inicial de datos para eliminar outliers (valores atípicos) y agregar datos, permitiendo al usuario seleccionar un período de datos en el que el activo está funcionando correctamente.

Detección de anomalías

Entrenamiento de un modelo capaz de identificar anomalías en los datos ingestados para un determinado activo de manera agnóstica. Este modelo no necesita de histórico de previo, aunque puede utilizarlo si existirá y se adapta a cualquier conjunto de variables y magnitudes

Además, no necesita conocimiento experto para su utilización, sólo es necesario una configuración inicial donde se parametriza: intervalos de datos a analizar y una ventana de tiempo en la que se dividirán los datos para su posterior inferencia.

En función de los nuevos datos ingestados y del feedback aportado por el usuario el algoritmo aprende de manera continua.

Clasificación de anomalías

Algoritmo capaz de realizar una clasificación de anomalías partiendo de: conocimiento experto de analistas, ISOs y el feedback aportado por el usuario. Estos algoritmos aprenden a lo largo del tiempo a identificar de una manera más precisa el tipo de anomalía.

Beneficios de los Modelos No Supervisados en MonoM

1. Detección Temprana

Los modelos no supervisados en MonoM permiten la detección temprana de anomalías al identificar patrones sutiles que pueden indicar problemas inminentes. Esto brinda a las empresas la oportunidad de tomar medidas preventivas antes de que ocurran fallos costosos.

2. Flexibilidad

Los modelos no supervisados son altamente adaptables y pueden detectar una amplia variedad de anomalías, incluso aquellas desconocidas previamente. Esto es esencial en entornos industriales donde los patrones de anomalías pueden evolucionar con el tiempo.

3. Reducción de Costes

La detección proactiva de anomalías y la programación de mantenimiento basada en datos conducen a una disminución de los costes operativos al evitar reparaciones de emergencia y reducir el tiempo de inactividad no planificado.

4. Mayor Eficiencia

Al maximizar la eficiencia de los activos y evitar tiempos de inactividad, las organizaciones pueden aumentar su productividad aumentando su rendimiento general.

Casos de Uso

Los modelos no supervisados en MonoM han demostrado su valía en una variedad de aplicaciones industriales. Algunos ejemplos notables incluyen:

Monitorización de Maquinaria: Mediante el análisis de los datos de vibración de las máquinas para prevenir fallos.

Calidad del Producto: Identificar anomalías en los procesos de producción que pueden afectar la calidad del producto.

El Futuro del Mantenimiento Predictivo con MonoM

La integración de modelos no supervisados en la plataforma MonoM marca un hito importante en el Mantenimiento Predictivo. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden anticiparse a los problemas y mantener sus operaciones en marcha de manera más eficiente que nunca.

En un mundo donde la prevención es la clave para evitar costosas paradas de producción, los modelos no supervisados son la herramienta perfecta para los procesos detección de anomalías, mejora de la calidad y para incrementar la eficiencia general en el Mantenimiento Predictivo.

Conclusión

Los modelos no supervisados son un componente esencial en la evolución del Mantenimiento Predictivo, y MonoM se encuentra a la vanguardia de esta revolución. Al identificar patrones inusuales y comportamientos anómalos en los datos, las organizaciones pueden tomar medidas preventivas, reducir costos y maximizar la eficiencia de sus operaciones. En MonoM, el futuro del Mantenimiento Predictivo es ahora.

Los modelos no supervisados son un componente esencial en la evolución del Mantenimiento Predictivo, y MonoM se encuentra a la vanguardia de esta revolución. Al identificar patrones inusuales y comportamientos anómalos en los datos, las organizaciones pueden tomar medidas preventivas, reducir costos y maximizar la eficiencia de sus operaciones. En MonoM, el futuro del Mantenimiento Predictivo es ahora.