Webinar Grabado: ¿Cómo el aprendizaje automático está avanzando en el mantenimiento predictivo en la fabricación?


Esta publicación de blog fue escrita por Tim Goecke , director de integración de aplicaciones empresariales de MAVERICK Technologies. La publicación fue escrita junto con un seminario web patrocinado por la ISA sobre mantenimiento predictivo. El seminario web de ISA se centra en cómo los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático han acelerado significativamente el mantenimiento predictivo de la aplicación en las industrias de fabricación y de procesos.


En 2014, tomé la decisión de alejarme de la fabricación después de más de 32 años de inmersión en el espacio. Mi experiencia en la fabricación comenzó como ingeniero de control allá por 1982, cuando Allen-Brady PL2 y GE Series Six eran los mejores

tecnologías. A lo largo de los años monté la ola tecnológica comenzando con HMI / SCADA basado en PC, luego vinieron los historiadores de datos de proceso, luego vinieron los sistemas de ejecución de fabricación de nivel superior que se sentaron entre el historiador de datos de proceso y el ERP, es decir, el modelo Purdue Nivel 3.

Me alejé de la frustración de cuán lentamente el espacio estaba adoptando nuevos paradigmas de tecnología como SaaS y análisis avanzados. Estos paradigmas se discutían y exploraban pero no se adoptaron de manera significativa en aquel entonces. Entonces, me fui al reino de la cadena de suministro externa donde estos paradigmas son la norma y lo han sido durante varios años.

Fue una gran experiencia, pero después de dos años, la fabricación llamaba mi nombre, así que volví a mediados de 2016. ¡Qué diferencia dos años pueden hacer! Lo que estoy experimentando ahora es cómo las iniciativas globales y regionales como IoT / IIoT, Industry 4.0 y fabricación inteligente están impulsando el conocimiento y la adopción en el nivel C-suite de tecnología aplicada al lado operacional del negocio, siendo la disponibilidad de datos el conductor fundamental . Realmente creo que estamos experimentando un renacimiento de nivel 2 y nivel 3 de fabricación que he estado anticipando durante la mayor parte de mi carrera de fabricación. Nunca pensé que me llevaría tanto tiempo.

Definitivamente es un momento emocionante en el espacio. La observación más asombrosa que he visto desde que regresé es cómo las técnicas analíticas avanzadas, como el aprendizaje automático, hacen que lo que se soñó hace solo dos años sea práctico. El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial y actualmente es la técnica más utilizada en el campo de la ciencia de datos. Es utilizado por Google para su iniciativa de automóvil autónomo y aplicaciones de reconocimiento de voz. Entiendo que su génesis se puede rastrear a las aplicaciones de detección de fraude de tarjetas de crédito.

También me sorprende cómo los algoritmos de aprendizaje automático no están estrechamente protegidos por la propiedad intelectual de unas pocas empresas de conglomerados globales. Por el contrario, estos algoritmos están disponibles en el dominio público. Están encontrando su camino en la industria manufacturera. Un buen ejemplo es la forma en que está revolucionando el mundo del mantenimiento predictivo.

Lo que antes requería meses de desarrollo de científicos expertos en datos y expertos en el dominio de los activos, ahora se puede hacer en días sin datos científicos o un gran atractivo para el especialista en activos. Y los hallazgos de datos son mucho más ricos y precisos; la nueva tecnología puede autoaprender y controlar de forma autónoma las anomalías en los patrones de datos.

Acerca del presentador
Tim Goecke es director de integración de aplicaciones empresariales en MAVERICK Technologies . Tim tiene más de 30 años de experiencia en fabricación con experiencia en tecnologías de operaciones y controles de automatización. Durante los últimos 10 años, se ha centrado en gran medida en la recopilación de datos y las tecnologías de análisis predictivo y su aplicación a los activos de fabricación a través de los principales OEM de tecnología. La experiencia de Tim abarca la fabricación continua, híbrida y discreta.

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