MANTEMENTO INTELIXENTE: O SALTO CARA Á EFICIENCIA PREDICTIVA
No camiño cara a unha fábrica intelixente e sostible, o mantemento dos activos industriais segue a ser un reto clave para a competitividade do sector da madeira.
Tradicionalmente, as estratexias de mantemento preventivo baseábanse en revisións programadas, o que moitas veces supón unha asignación ineficiente de recursos e paradas innecesarias ou tardías. Porén, a transformación dixital permite un cambio de paradigma: o paso dun mantemento preventivo a un mantemento predictivo impulsado pola intelixencia artificial e a sensorización avanzada. Neste artigo detallamos como imos afrontalos en Finvalia.
O novo mantemento: do reactivo ao predictivo
O mantemento intelixente baséase na análise de datos en tempo real, o que permite anticipar fallos antes de que ocorran. Isto conséguese mediante a combinación da tecnoloxía IIoT (Internet Industrial das Cousas) e algoritmos de machine learning, que monitorizan o estado dos equipos e detectan patróns de comportamento anómalos. Deste xeito, as empresas poden planificar intervencións con precisión, reducindo os tempos de inactividade e optimizando a vida útil dos activos.
Desafíos na implantación dun mantemento intelixente
Un dos principais retos é a calidade dos datos obtidos a través de sensores industriais. Factores como interferencias electromagnéticas ou o desgaste dos dispositivos poden xerar información incompleta ou errónea, afectando a toma de decisións. Ademais, a falta de integración e estandarización nos sistemas de mantemento e documentación dificulta unha xestión eficiente da información.
Outro obstáculo importante é a xestión operativa do mantemento, que a miúdo carece de visibilidade en tempo real sobre o estado dos activos e a dispoñibilidade de pezas de reposición. Sen unha dixitalización axeitada, as decisións operativas poden verse ralentizadas, afectando a produción e aumentando os custos.
Catro solucións en desenvolvemento
Para facer fronte a estes desafíos, Finsa lidera un innovador proxecto de mantemento intelixente, no que se combinan tecnoloxías de intelixencia artificial, edge computing e hiperautomatización para optimizar a xestión de activos industriais.
Entre as solucións en desenvolvemento destacan:
✅ Modelos de machine learning capaces de analizar datos en tempo real e predicir avarías antes de que ocorran.
✅ Plataformas IIoT para a monitorización avanzada de equipos industriais.
✅ Sistemas de documentación intelixente, integrados con ferramentas de procesamento de linguaxe natural (NLP), que facilitan o acceso á información técnica e axilizan a toma de decisións.
✅ Automatización de procesos administrativos, empregando RPA e OCR para dixitalizar documentos como albarás e pedidos de repostos.
Do desenvolvemento á implantación
Ademais da investigación e desenvolvemento na planta de Finsa en Ourense, o proxecto tamén se despregará en Puertas Vales (Aranga) e Couceiro (Cambre), dúas empresas clave na cadea de produción da madeira.
Nestas fábricas levarase a cabo a instalación de dispositivos IIoT para a recollida e análise de datos en tempo real. Isto permitirá rexistrar automaticamente as paradas de produción e as súas causas, facilitando unha planificación máis precisa do mantemento preventivo e predictivo.
Ademais, implementarase un sistema intelixente de xestión do mantemento, que empregará os datos capturados polos sensores para xerar ordes de traballo automatizadas. Con isto, optimizarase o uso dos recursos e reducirase o tempo de inactividade das máquinas, mellorando a eficiencia operativa.
Catro beneficios do mantemento intelixente
O desenvolvemento do mantemento intelixente supón catro vantaxes fundamentais:
✅ Reducir custos operativos ao minimizar avarías inesperadas.
✅ Mellorar a eficiencia produtiva mediante o uso de datos en tempo real.
✅ Optimizar o consumo de recursos, aliñándose cos principios de sostibilidade.
✅ Asegurar a competitividade nun sector en constante evolución.
Finvalia reforza o compromiso do sector coa industria 4.0, demostrando como a tecnoloxía pode impulsar unha produción máis eficiente, sostible e resiliente.
