IMA+ desarrolló el primer sistema de análisis de aceite con inteligencia artificial en Chile

Este sistema de diagnóstico detecta anticipadamente potenciales fallas de los equipos monitoreados, aplicando una metodología de inteligencia artificial basada en aprendizaje profundo

Mediante la investigación del Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA+) que lidera la Universidad de Chile con financiamiento Corfo y las empresas MCM Ingeniería y Seguel Robotics, se dio paso al primer sistema de diagnóstico automatizado para análisis de aceite en equipos de la gran minería en Chile.

La iniciativa está elaborada para poder identificar las potenciales fallas de los equipos mediante una metodología que emplea inteligencia artificial, utilizando un aprendizaje profundo con redes neuronales que son entrenadas con una base de datos a partir del análisis de aceites, los que son previamente clasificados por un analista experto.

El directivo de MCM Ingeniería, Jorge Marín, explicó que “en la actualidad, un 50% de los diagnósticos realizados por el sistema de monitoreo automático no requiere de supervisión por un especialista, esto ha sido muy favorable para el equipo de la minera ya que optimiza los tiempos de analista expertos (recurso cada vez más escaso), focalizando sus esfuerzos en análisis complejos”.

Además, el investigador detalló que “el procesamiento de 200 muestras demora menos de 1 minuto, lo que antes se realizaba en tres días. Esto es una fuerte mejora en el diagnóstico sobre los activos, ya que permite tomar acciones correctivas oportunas en los activos que lo requieran”.

Por su parte, la directora de IMA+, Dra. Viviana Meruane, comentó que la importancia de este tipo de tecnología permite detectar de forma temprana las fallas en sistemas o componentes críticos, lo que da paso a aumentar la seguridad de las personas, disminuye la posibilidad de fallas imprevistas y también en materia de costos de mantenimiento, entre otros.

“En la actualidad, la mayoría de los equipos y sistemas están siendo monitoreados en línea, generando enormes volúmenes de datos (Big Data). Esto conlleva una gran oportunidad para mejorar las técnicas de confiabilidad y mantenimiento de una equipo, a través de técnicas de data analytics. Adicionalmente, el pronóstico de daños está en línea con el principio de sustentabilidad, esto es, un aumento de la disponibilidad y vida útil de los sistemas”, señaló el el director del proyecto de Identificación de fallas en equipos mineros utilizando herramientas de aprendizaje profundo, Dr. Enrique López.

Respecto al avance de esta tecnología, el ingeniero de IMA+, Danilo González, proyectó que “en próximas etapas, este programa quedará enlazado entre la comunicación del laboratorio que realiza el análisis de aceite y la empresa que entrega el servicio de monitoreo, logrando de esta manera obtener un diagnóstico automatizado, quitando posibles cuellos de botella en el análisis”.

Cabe destacar que esta tecnología le puede permitir las diferentes industrias el ahorro de un 50% de horas hombre durante los procesos de evaluación de los análisis de aceite. Además, el análisis del sistema de diagnóstico automatizado puede englobar diferentes familias de equipos, tales como bombas, sistemas hidráulicos, descansos y reductores, entre otros.

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