{"id":1625,"date":"2021-05-03T14:38:28","date_gmt":"2021-05-03T14:38:28","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2021\/05\/03\/mantenimiento-predictivo-con-amazon-lookout-for-equipment\/"},"modified":"2022-08-01T15:18:01","modified_gmt":"2022-08-01T15:18:01","slug":"mantenimiento-predictivo-con-amazon-lookout-for-equipment","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/mantenimiento-predictivo-con-amazon-lookout-for-equipment\/","title":{"rendered":"Mantenimiento predictivo con Amazon Lookout for Equipment"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/fabrica-edited-1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-7008\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>El ahorro de costes para maximizar beneficios ha sido siempre uno de los principales objetivos empresariales, porque se gana mucho no perdiendo. En la era del dato contamos con herramientas que llevan a estos procesos a la m\u00e1xima efectividad, como en el caso del mantenimiento predictivo, que nos permite optimizar los procesos de cuidado de los equipos para conseguir de ellos el m\u00e1ximo rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<p>En esta publicaci\u00f3n vamos a centrarnos en el servicio propio que ofrece la Cloud de Amazon para este cometido, Amazon Lookout for Equipment, que utilizamos en alguno de nuestros proyectos como partners de Amazon Web Services (AWS). El objetivo es el de todos los sistemas de <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/mantenimiento-predictivo\/\">mantenimiento predictivo<\/a>: minimizar aver\u00edas, tiempos de parada, reducir el gasto en repuestos, mejorar la toma de decisiones, en definitiva, conseguir de los equipos sus m\u00e1ximas cotas de productividad. \u00bfPero c\u00f3mo lo hace?<\/p>\n\n\n\n<p>Para monitorizar la maquinaria lo primero que necesitamos es capturar los datos que genera. En este sentido, <strong>Amazon Lookout for Equipment permite manejar inputs de hasta 300 sensores y cargar hist\u00f3ricos de actividad<\/strong> con los que realizar\u00e1 sus pron\u00f3sticos. Una vez obtenida la materia prima (presi\u00f3n, caudal, revoluciones por minuto, vibraci\u00f3n, temperatura, potencia\u2026), la analiza y aplica el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) para transformar esos datos en informaci\u00f3n de utilidad con la que actuar en virtud de las verdaderas necesidades de la maquinaria, y no en base a calendarios prefijados ajenos a la realidad de los equipos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los miles de datos aportados por los sensores ser\u00e1n cribados autom\u00e1ticamente, en base a un modelo preestablecido que obedece a las caracter\u00edsticas concretas de la empresa. Tomando como base los registros est\u00e1ndares determinados, <strong>el sistema mostrar\u00e1 los comportamientos an\u00f3malos de la maquinaria<\/strong>. Ante la detecci\u00f3n de la alteraci\u00f3n de cualquier tipo de par\u00e1metro, la herramienta de mantenimiento predictivo de Amazon determina qu\u00e9 sensores son los que alojan mediciones at\u00edpicas, y advierte del alcance de la anomal\u00eda registrada, lo que posibilita dar respuestas r\u00e1pidas al problema.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Amazon-Lookout-1024x337.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-7010\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2><strong>Machine learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, al basar su sistema en <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/machine-learning\/\">machine learning<\/a>, <strong>Amazon Lookout for Equipment mejora su propio rendimiento aprendiendo de la informaci\u00f3n aportada por los operarios y de sus actuaciones ante las desviaciones detectadas<\/strong>. De este modo, una vez revelado un par\u00e1metro que difiere del est\u00e1ndar autorizado y emitida una alerta, el sistema eval\u00faa la respuesta humana (si ha supuesto una parada, se ha tratado de una falsa alarma, se permite a la m\u00e1quina seguir funcionando\u2026) para hacer cada vez m\u00e1s acertados los avisos emitidos. Esta herramienta puede aprender, por ejemplo, que un aumento de X grados no es importante si no va acompa\u00f1ado de un incremento simult\u00e1neo de la presi\u00f3n, por lo que esperar\u00e1 a emitir la alerta al momento en el que estos factores confluyan y sea verdaderamente importante ponerlo en conocimiento de los trabajadores.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Contar con informaci\u00f3n precisa, certera y f\u00e1cil de interpretar en tiempo real, permite obtener pron\u00f3sticos r\u00e1pidos<\/strong>, con los que actuar de manera temprana, ante los primeros signos de aver\u00eda o bajo rendimiento de una m\u00e1quina. Se consigue, as\u00ed, como hemos visto, mejorar la planificaci\u00f3n e impedir paradas no programadas y aver\u00edas de calado, en definitiva, reducir el tiempo de inactividad y aumentar el rendimiento de las maquinas. Como consecuencia se produce, tambi\u00e9n, ahorro en tiempo de trabajo y recambios, ya que \u00fanicamente se reemplazar\u00e1n las piezas cuando realmente sea necesario y no de manera preventiva, acortando su vida \u00fatil.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El ahorro de costes para maximizar beneficios ha sido siempre uno de los principales objetivos empresariales, porque se gana mucho no perdiendo. 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