Funcionalidad predictiva de la IA: Análisis de datos para la productividad

Carlos Becerra:

Hola y bienvenidos a esta presentación de IMTS Spark. Hoy hablaremos sobre las aplicaciones de inteligencia artificial de Okuma.

Carlos Becerra:

Okuma cuenta con una colección de herramientas de alta tecnología que analizan datos de diversas fuentes, con el objetivo de predecir fallos en las máquinas y mejorar la productividad. Pero antes de hablar de las herramientas específicas de Okuma, detengámonos un momento para definir qué es la inteligencia artificial.

Carlos Becerra:

En su nivel más básico, la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una máquina para tomar decisiones sin la intervención directa del usuario. Por ejemplo, si estás trabajando en un programa CAM y necesitas generar el código GN, simplemente haces clic en "Iniciar". La computadora tardará un tiempo considerable, pero realizará una única tarea: generar el código GN. Y lo hará solo porque hiciste clic en el botón "Iniciar", que es precisamente su función. Resulta algo difícil encontrar buenos ejemplos de IA en el mundo real, ya que la IA es todavía una tecnología muy reciente en desarrollo.

Carlos Becerra:

Pero ya tenemos, por ejemplo, algunos coches que se detienen automáticamente. Así que, si conduces a cierta velocidad (no hablamos de un vehículo autónomo), el sistema anulará tu orden y se detendrá bajo ciertas condiciones, porque sabe que, de no hacerlo, chocará con el vehículo que le precede. Determina esto basándose en varios sensores: su propia velocidad, la distancia al coche de delante y quizás otros factores. Es decir, actúa sin que el usuario se lo ordene, basándose únicamente en análisis y cálculos, y el ordenador toma el control y llega a una conclusión. Aunque es muy básico, es un buen ejemplo de inteligencia artificial.

Carlos Becerra:

La inteligencia artificial se puede clasificar en diferentes niveles. El más básico consiste en que la computadora utiliza una gran cantidad de datos almacenados y los analiza. A partir de este análisis, probablemente mediante diversos métodos, llega a una conclusión. A esto lo llamamos máquinas reactivas.

Carlos Becerra:

A continuación, hablaremos de máquinas que no solo utilizan la información que ya tienen almacenada, sino que también analizan sensores y toman en cuenta lo sucedido en el pasado. Así, pueden empezar a pensar en tendencias. Si el vehículo circulaba a una velocidad decente antes, probablemente también ahora, se puede obtener una curva y extrapolarla. De esta forma, gracias a estos dos factores, ahora tienen una visión más amplia del entorno para tomar decisiones sobre qué hacer.

Carlos Becerra:

Las máquinas también pueden utilizar datos y aprender de ellos. Si los usan de una manera, obtienen un resultado. Si los usan de otra manera, el resultado también será diferente. La capacidad de la máquina para aprender y adaptarse a partir de estos datos determina si puede utilizar ese resultado e incorporarlo a su conjunto de datos para la próxima vez. Hasta ahora, esta tecnología se encuentra en los dos primeros niveles, o quizás en dos y medio. Este es, más o menos, el estado actual de la técnica.

Carlos Becerra:

Los siguientes niveles se encuentran prácticamente en desarrollo o se están desarrollando en instituciones de investigación. El primero trata sobre la capacidad de la computadora, la máquina, para reconocer que otros con los que interactúa también pueden reaccionar y actuar por sí mismos. Es como jugar un videojuego: sabes que después de realizar tu movimiento, la otra persona hará algo. No sabes qué, pero sabes que sucederá. A esto se le llama teoría de la mente.

Carlos Becerra:

Y la última categoría corresponde a las máquinas que son conscientes de sí mismas, al igual que tú y yo lo somos. Esta categoría reside, por ahora, en el ámbito de la ciencia ficción.

Carlos Becerra:

El sistema de Okuma utiliza básicamente un conjunto de datos preestablecidos y la información de diversos sensores. Además, cuenta con su propio algoritmo para determinar y predecir el estado del sistema en cuestión o las oportunidades de mejora en su utilización. En las siguientes diapositivas, profundizaremos en este proceso.

Carlos Becerra:

Así pues, la primera de las tecnologías de IA de Okuma reside dentro de la máquina, como parte de lo que denominamos OSP Suite. Cada máquina se centra únicamente en sí misma y en los datos que genera para tomar decisiones sobre el estado de un par de subsistemas críticos.

Carlos Becerra:

La segunda herramienta forma parte de Connect Plan. Connect Plan analiza todas las máquinas conectadas en su planta y le proporciona datos sobre su utilización, productividad y otros aspectos similares. Y precisamente eso es lo que hace Connect Plan: le muestra esos datos y, además, recopila información no solo de las máquinas, sino también del usuario, para comprender cómo se utilizan y le presenta esos datos, de modo que pueda tomar decisiones sobre su óptimo uso.

Carlos Becerra:

El primero de los dos subsistemas que analiza la IA de OSP se ocupa del eje de avance. Examina los datos del husillo de bolas y del rodamiento que lo soporta. En función de estos datos, así como de datos históricos y un conjunto de parámetros, puede determinar y presentar una tendencia para indicar si la máquina está en perfectas condiciones o si necesita mantenimiento. De forma similar, el sistema también puede analizar el husillo y, basándose en las tendencias y los datos, determinar si el husillo está en buen estado, si necesita mantenimiento a corto plazo o si ya lo necesita.

Carlos Becerra:

Las herramientas de IA de Okuma pueden conectarse a la nube de Okuma mediante el Plan Connect y, de esta forma, mantener el conjunto de parámetros que hemos estado analizando. Mantener esos parámetros actualizados por completo garantiza que el modelo que utiliza para determinar el desgaste y el estado del subsistema sea siempre óptimo.

Carlos Becerra:

Ahora, usar estas herramientas es extremadamente sencillo. Desde la pantalla de bienvenida de OSP, simplemente haga clic en la herramienta y aparecerá la pantalla interactiva de IA, donde podrá ver la tendencia histórica de análisis anteriores. Puede revisarlos individualmente y realizar un nuevo análisis, para lo cual primero debe seleccionar el eje con el que va a trabajar y comenzar con el análisis. Una vez finalizado el análisis, se le presentarán los resultados, que podrían indicar que la máquina, como se muestra aquí, está en perfectas condiciones de funcionamiento. También podría indicar que el subsistema necesita mantenimiento o reparación. Si aparece en rojo, significa que hay algo que debe revisar.

Carlos Becerra:

O, lo que es más importante, te indica que algo va a necesitar mantenimiento. Cuando se muestra en amarillo, la máquina aún está en perfectas condiciones, pero gracias al análisis que realiza, puede concluir que, si no se hace nada, la tendencia indica que algo podría averiarse o necesitar reparación en el futuro. Este es probablemente el resultado más importante que puedes ver, porque a primera vista, a juzgar por el funcionamiento normal de la máquina, parece estar en buen estado. Pero esta herramienta puede prever el futuro y decirte que la situación no va por buen camino, y que deberías solicitar mantenimiento, llamar al servicio técnico, investigar qué está pasando y, tal vez, realizar reparaciones.

Carlos Becerra:

Ahora bien, algunos de los beneficios son obvios, ¿verdad? Obviamente, si puedes anticiparte al futuro, no tendrás que detener la máquina inesperadamente, sufrir tiempos de inactividad y tener que andar buscando servicio de repente, porque no sabías que algo se iba a romper.

Carlos Becerra:

Pero no se trata solo de la molestia de tenerla parada. También se trata de poder programar con antelación el momento perfecto para realizar el mantenimiento. Cuando aparece la luz amarilla, no significa que algo vaya a fallar inmediatamente. Dependiendo del uso, puede que tengas varios días. Así que ahora puedes decir: "De acuerdo, no quiero detener la máquina ahora mismo, pero sí quiero detenerla. Puedo detenerla mañana a las 12". Y así planificas.

Carlos Becerra:

En general, hoy en día el mantenimiento se realiza según un cronograma o un período fijo: cada seis meses o cada vez que la planta está parada, por ejemplo. Esto puede implicar reparaciones, mantenimiento o incluso tiempos de inactividad innecesarios. Esta herramienta permite invertir en el mantenimiento y la puesta en marcha de los recursos solo cuando es realmente necesario. De esta forma, se ahorra dinero, ya que los recursos se mantienen productivos y no se detiene la producción innecesariamente. Además, no es necesario pagar a nadie para que realice el mantenimiento de la máquina cuando no lo necesita, ni gastar dinero en piezas que la máquina no requiere.

Carlos Becerra:

La otra herramienta de IA que Okuma ofrece funciona a través de Connect Plan. Como mencioné antes, Connect Plan recopila datos sobre los diferentes estados por los que pasa la máquina a lo largo del día y los presenta gráficamente, utilizando códigos de color para cada estado. Por ejemplo, si está detenida, cortando, en alarma, en funcionamiento, etc. Al tener también el complemento de IA, se obtiene una visibilidad mucho más detallada de los diferentes estados que puede tener la máquina y se los muestra. Además, permite realizar análisis muy detallados de cada uno de ellos.

Carlos Becerra:

Pero lo más importante es que permite introducir datos específicos para un periodo o periodos de tiempo concretos que la máquina no puede determinar por sí sola, lo que permite un análisis aún más detallado. El sistema utiliza esos datos y los incorpora al análisis posterior. Estos datos se integran al conjunto de información que el sistema utiliza para determinar el funcionamiento de la máquina. De esta forma, se dispone de un conjunto de datos más completo para determinar el rendimiento real de la máquina y si es necesario tomar medidas para mejorar la productividad.

Carlos Becerra:

Con esto concluimos nuestra presentación de hoy. Muchas gracias por su tiempo. Si tienen alguna pregunta, no duden en consultarnos ahora, enviarnos un correo electrónico o contactarnos a través de nuestra página web. Gracias.