Entrevista a Diego Galar, Investigador principal Maintenance & Reliability de Tecnalia

Uno de los aspectos más relevantes de la industria 4.0 es el mantenimiento de las máquinas en los procesos de producción para predecir fallos. ¿Se puede llegar al punto de que tecnologías como la IA hagan que la maquinaria no falle nunca?

En entornos 4.0 estamos perfeccionando el mantenimiento predictivo, que es muy anterior a la “cuarta revolución industrial”, en el cual ya se predecía el RUL (Remaining Useful Life) de los activos de cara a planificar una acción de mantenimiento preventiva o correctiva previa al fallo. Esta predicción en la última década cuenta con dos actores nuevos. Por un lado, la IA, que añade precisión y reduce la incertidumbre de la estimación en entornos dinámicos y cambiantes. Por otro lado, tenemos los modelos híbridos que combinan las predicciones tradicionales con simulaciones multifísicas que permiten predecir comportamientos no acontecidos antes en el activo y, por tanto, correspondientes a data sets incompletos. Estas dos adiciones a la predicción clásica ponen al predictivo en la proa de los servicios 4.0 y abren una nueva línea, la del prescriptivo, en la cual consideramos múltiples escenarios en los que la máquina puede ser operada y mantenida en pro de elegir el óptimo en salud y rendimiento. Es decir, ya no predecimos una vida útil, sino que seleccionamos el mejor de los mundos posibles para nuestro objetivo industrial y preservación del estado del activo.

Todo ello no quiere decir que las máquinas no van a fallar, pero desde luego lo harán menos y será cuando nosotros deliberadamente queramos porque se nos abre una ventana de mantenimiento oportunista. El objetivo último es cumplir con la misión que tiene el activo y hacerlo de manera sostenible con una mínima contribución al coste del ciclo de vida preservando la salud del mismo activo para acciones ulteriores. No podemos negar que la dimensión de sostenibilidad cobra una importancia capital donde mantenimientos agresivos o reemplazos prematuros no son asumibles en entornos de economía verde.

“Las máquinas no van a fallar, pero desde luego lo harán menos y será cuando nosotros deliberadamente queramos porque se nos abre una ventana de mantenimiento oportunista”

¿Cuáles son los cambios más significativos que pueden aportar los sistemas inteligentes en el mantenimiento tradicional?

La tecnología ha variado el mantenimiento desde las raíces. Desde la recogida del dato en forma de dispositivos económicos e inteligentes como la IIoT y el Edge computing, la transmisión de esos datos a nubes o servidores donde se produce una analítica más o menos compleja y las ulteriores decisiones derivadas de tal analítica. Por lo tanto, el mantenimiento se ha reinventado.

No necesitamos gente para recoger los datos con colectores portátiles, ya que los dispositivos son más baratos y nuestros activos están instrumentados e interconectados. Incluso en algunos casos, si no hay dispositivo, la robótica nos brinda la opción de recogida de datos vía drones u otras plataformas robóticas. La analítica está basada en IA con lo que el trabajo de planificadores de mantenimiento, gente preparando las BOMs u organizando los recursos humanos y materiales del departamento no son tan necesarios, ya que la optimización multiobjetivo lo realiza de una forma impecable y sin mácula.

Por último, la respuesta de mantenimiento también se ha visto modificada sustantivamente, ya que la realidad aumentada para remote troubleshooting, los robots, cobots o exoesqueletos para acciones de mantenimiento en zonas de riesgo o incluso activos con capacidades self-repair o self-healing que pueden repararse a ellos mismos hasta cierto grado de deterioro, han cambiado el paisaje de los mantenedores y han incrementado la productividad de la función mantenimiento reduciendo la imprecisión e infiabilidad propias de acciones manuales.

¿El ecosistema empresarial español está incorporando soluciones 4.0 para el mantenimiento de máquinas o aún es un concepto que se tiene que materializar?

Estamos en un estadio inmaduro donde la tecnología existe, pero no se ha escalado a los activos de manera masiva por falta de confianza, precio en algunos casos, y sobre todo por falta de acceso a ciertas de estas tecnologías. Debemos hacer un esfuerzo por democratizar el mantenimiento inteligente y que no quede como una solución para una élite de empresas con medios técnicos, sino que llegue a las pymes que forman gran parte de nuestro tejido industrial. Obviamente, esto se basa en desarrollos “Prêt-à-porter” y no a medida, que difícilmente son asumibles por empresas de medio tamaño donde el acceso a los servicios de mantenimiento 4.0 tiene que estar garantizado.

“La tecnología existe, pero no se ha escalado a los activos de manera masiva por falta de confianza, precio en algunos casos, y sobre todo por falta de acceso a ciertas de estas tecnologías”

En este entorno, el abaratamiento de dispositivos IIoT y la aparición de soluciones abiertas de analítica promueve un libre mercado en el cual aquellos actores que quieran y deseen software y hardware propietario de gran calidad lo podrán adquirir. Pero aquellos que no puedan o quieran acceder a tales soluciones, dispondrán de otras que ofrezcan servicios igualmente aceptables más asequibles y abiertos a empresas de tamaños reducidos. En este sentido, el enorme número de empresas emergentes de analítica y servicios 4.0 está ayudando a permeabilizar el concepto y llevar a stakeholders, antes ignorados, soluciones de este tipo.

Por último, apuntaría que el concepto de Maintenance as a Service, en el cual la tecnología permite que el fabricante se haga cargo del mantenimiento del activo y no el usuario final, también está cambiando el modelo de negocio donde muchas empresas reducen sus plantillas de mantenedores devolviendo el mantenimiento al proveedor del activo y centrándose en el core-business de la empresa cualquiera que fuese, pero no en el mantenimiento de sus propios activos.

No te pierdas la participación de Diego Galar en AF2022
Consigue tu pase