En los últimos años, el aprendizaje automático se ha convertido en un elemento innovador en las industrias, permitiendo a las empresas operar con mayor eficiencia y a un menor costo, ayudándolas a tomar mejores decisiones. Su mayor aplicación es en el mantenimiento predictivo, especialmente en la industria automotriz. Los automóviles ya no son los dispositivos de transporte fáciles de entender de antaño, sino reinos de sistemas informáticos interconectados y aparatos de alta tecnología. Predecir las averías de los vehículos antes de que ocurran es crucial tanto para los propietarios como para los fabricantes de automóviles, y el aprendizaje automático tiene un papel importante que desempeñar en esto.
No se limita únicamente a los automóviles, sino que se ha extendido al mantenimiento predictivo. La integración del aprendizaje automático incluso se aplica al Tractor y otros equipos agrícolas. Al igual que con los automóviles, los tractores se benefician significativamente de los sistemas de mantenimiento basados en datos destinados a predecir y prevenir fallas mecánicas que, de lo contrario, impedirían a los agricultores aprovechar al máximo su productividad y dejarían de realizar cualquier actividad operativa. Por ejemplo, con la presencia de algoritmos de aprendizaje automático en los tractores modernos, es posible rastrear muchos parámetros de componentes como el estado del motor, el estado de los sistemas hidráulicos e incluso los neumáticos. Esto podría permitir que el tractor informe datos en tiempo real a su agricultor, planteando problemas antes de que se conviertan en problemas, tal como ya lo hacen los sistemas en los automóviles modernos. Esto ayuda a realizar intervenciones oportunas y reduce el tiempo de inactividad durante temporadas agrícolas importantes.
El aprendizaje automático como base del mantenimiento predictivo
Los modelos de aprendizaje automático analizan los datos, desde la temperatura y la vibración hasta los niveles de aceite y el rendimiento del motor. Estos modelos se entrenan con patrones y comportamientos que representarían el funcionamiento típico de un vehículo. El modelo seguirá detectando anomalías o discrepancias con respecto a los comportamientos planificados a medida que el sistema procese más datos.
Por ejemplo, podría predecir cuándo se necesitarán nuevas pastillas de freno si el algoritmo de aprendizaje automático detecta patrones de desgaste fuera de lo normal en el sistema de frenos de un automóvil. Por ejemplo, los tractores que aprenden pueden pronosticar problemas en el motor o en los neumáticos antes de que se conviertan en un problema para la actividad agrícola. El aprendizaje automático ha sido particularmente útil para detectar problemas potenciales y tomar medidas antes de que se produzca la falla del vehículo, alargando así la vida útil del mismo y reduciendo los costos de reparación.
Los beneficios del aprendizaje automático en el mantenimiento predictivo son enormes
Tiempo de inactividad reducido:
La reducción de los tiempos de inactividad es uno de los principales beneficios del mantenimiento predictivo. En lugar de tener que esperar a que falle un componente, el propietario o el operador del vehículo recibe una notificación si podría producirse una avería en las próximas horas, lo que le permite hacer planes. Otro ejemplo son los tractores con mantenimiento predictivo que permiten prevenir una avería durante un período importante de siembra o cosecha para los agricultores, asegurando así la continuidad de las operaciones.
Ahorro de costes:
Especialmente si tenemos en cuenta que los trabajos de reparación preventiva suelen ser mucho menos costosos que las reparaciones de emergencia. Mantenimiento predictivo, impulsado por el aprendizaje automático A nadie le gusta que una avería repentina lo deje tirado en la carretera, lo que suele generar importantes facturas de reparación y costes de remolque. Este principio también se aplica a los tractores y otras máquinas utilizadas en la agricultura. Identificar los problemas de forma temprana ayuda a evitar costosas reconstrucciones o sustituciones de piezas, que podrían haberse evitado y prevenido con una inspección más temprana.
Seguridad mejorada:
El mantenimiento predictivo implica controlar el estado de los elementos esenciales de los vehículos para que sea menos probable que se produzcan averías graves, como fallos en los frenos o un motor agarrotado, que provoquen un accidente. En el mundo de los tractores, la detección temprana de problemas hidráulicos o de dirección es fundamental para mantener un entorno de trabajo seguro para los operadores que pasan largas jornadas trabajando en condiciones potencialmente peligrosas.
Mayor vida útil del vehículo:
Los vehículos sometidos a un mantenimiento periódico basado en datos pueden mantenerse en servicio durante más tiempo. La empresa también cuenta con sistemas de aprendizaje automático que supervisan y mantienen al día los vehículos y tractores para garantizar un rendimiento perfecto. Esta naturaleza duradera se traduce en menos sustituciones, lo que permitirá que el vehículo siga funcionando hasta que alcance los cien mil kilómetros.
Horarios de servicios razonables y personalizados:
El aprendizaje automático permite realizar programas de mantenimiento personalizados en función del uso que se le dé al vehículo, en lugar de aplicar un enfoque de mantenimiento único en el que cada cambio de aceite se realiza cada 5.000 kilómetros. Esto crea un proceso personalizado y optimizado, que minimiza los servicios adicionales y se centra en las áreas que su vehículo realmente necesita. Los programas de mantenimiento personalizados para tractores significan que los agricultores realizan el mantenimiento de sus vehículos solo cuando es absolutamente necesario, lo que reduce los costos y garantiza que las máquinas estén siempre en óptimas condiciones.
Aplicaciones del control automático del clima en automóviles y tractores
Los fabricantes de automóviles ya utilizan el aprendizaje automático para realizar diagnósticos a bordo en tiempo real de su vehículo, como Tesla, BMW y Ford. Pueden advertir al conductor de que una pieza está a punto de fallar y requiere servicio, lo que mejora la confiabilidad general del vehículo.
Tesla, por ejemplo, recopila constantemente datos de conducción de miles de sensores en sus coches. Basándose en estos datos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden evaluar la probabilidad de que se estropeen determinadas piezas, como la batería o los motores, y alertar al conductor antes de que se produzcan daños en las máquinas herramienta. Una medida preventiva que ahorra tiempo, dinero y esfuerzo a los propietarios de Tesla
En el caso de los tractores, la adopción del mantenimiento predictivo está creciendo y empresas como John Deere, Swaraj y Eicher están integrando esta tecnología en sus productos. Algunos ejemplos son un aviso que se activa en el tractor si es necesario sustituir el convertidor catalítico o el filtro de aire, o una detección de desfase cuando se necesitan neumáticos nuevos. Al recibir estas alertas, saben cuándo realizar el mantenimiento y pueden evitar interrupciones durante las temporadas agrícolas más intensas.
Un ejemplo de esto podrían ser los sistemas de aprendizaje automático de los tractores Swaraj, que pueden analizar datos de sus motores, transmisiones y sistemas hidráulicos. Si el sistema detecta vibraciones inesperadas o cambios en la temperatura del motor, esa información puede enviarse al agricultor para que pueda investigar las posibles causas de una avería. Estos tractores predicen cuándo necesitan atención mecánica, lo que les permite a los agricultores estar al tanto de los próximos planes y del tiempo de inactividad en épocas de mucho trabajo, como la siembra y la cosecha.
Mantenimiento de vehículos y el futuro del aprendizaje automático
El aprendizaje automático tiene un futuro brillante en el mantenimiento predictivo. Los modelos de aprendizaje automático serán aún mejores para predecir fallas y optimizar los cronogramas de mantenimiento a medida que se recopilen más datos de vehículos y tractores. El mayor papel de los vehículos conectados y la Internet de las cosas (IoT) permitirán que los automóviles y los tractores intercambien datos en tiempo real, lo que mejorará la eficacia de los sistemas de mantenimiento predictivo.
De la misma manera, el aprendizaje automático seguirá mejorando, lo que permitirá diagnósticos y recomendaciones de reparación más sofisticados. Los tractores y los automóviles del futuro podrán autodiagnosticarse, solicitar automáticamente las piezas que se deben reemplazar y, en algunos casos, incluso realizar reparaciones ligeras por sí solos.
Conclusión
El mantenimiento predictivo en las industrias automotriz y agrícola ha sido revolucionado gracias al uso del aprendizaje automático. Con la ayuda de datos extraídos directamente de sensores y otros sistemas conectados, los vehículos ahora pueden predecir posibles averías por sí solos y notificar a los usuarios cuándo deben realizar un determinado procedimiento de mantenimiento antes de que provoque colisiones más graves. Esto significa menos costos y un mejor tiempo de inactividad, así como más seguridad. A medida que esta tecnología continúa mejorando, podemos anticipar mejoras aún mayores en la forma en que mantenemos nuestra flota actual de automóviles y tractores en la carretera mañana.
