Cada administrador de activos, independientemente del tamaño de la organización, enfrenta mandatos similares: optimizar la planificación del mantenimiento, mejorar la confiabilidad de los activos o equipos y optimizar los flujos de trabajo para mejorar la calidad y la productividad. En una reciente Estudio del IBM Institute for Business Value De los directores de la cadena de suministro, casi la mitad de los encuestados afirmaron que habían adoptado nuevas tecnologías en respuesta a los desafíos.

Hay aún más ayuda en el horizonte con el poder de los modelos básicos de inteligencia artificial (IA) generativa, combinados con la IA tradicional, para ejercer un mayor control sobre entornos de activos complejos. Estos modelos básicos, construidos sobre grandes modelos de lenguaje, se entrenan con grandes cantidades de datos externos y no estructurados. Pueden generar respuestas como texto e imágenes, al mismo tiempo que interpretan y manipulan datos existentes.

Exploremos seis formas en que la IA generativa puede optimizar las operaciones de gestión de activos empresariales, incluido el servicio de campo, el mantenimiento y el cumplimiento. La IA generativa puede:

1. Generar instrucciones de trabajo

Los técnicos de servicio de campo, los planificadores de mantenimiento y los supervisores de desempeño de campo conforman su equipo de primera línea. Requieren planes de trabajo e instrucciones de trabajo para fallas y reparaciones de activos. Utilizando un modelo híbrido de IA o aprendizaje automático (ML), puede entrenarlo en datos empresariales y publicados, incluidos activos y sitios recién adquiridos.

A través del diálogo interactivo, puede generar análisis visuales y entregar contenido rápidamente a su equipo. El acceso a este conocimiento puede aumentar el tiempo de actividad del servicio de campo entre un 10% y un 30% y aumentar las tasas de reparación a la primera en un 20%, lo que genera ahorros de costos, mejora de la productividad de los trabajadores y una mayor satisfacción del cliente.

2. Incrementar la eficiencia de la planificación de órdenes de trabajo.

Las órdenes de trabajo impulsan la actividad, basándose en planes de trabajo y planes de trabajo para autorizar y proporcionar recursos para manejar las tareas. El proceso en sí, aunque sencillo, requiere mucho tiempo, por lo que no sorprende que la planificación de las órdenes de trabajo a menudo experimente retrasos.

La IA generativa potencia los modelos básicos entrenándolos con todas las instrucciones, piezas, herramientas y habilidades necesarias para un activo o clase específica, lo que permite la generación de planes de trabajo. Esto mejora las capacidades de su personal, lo que resulta en un aumento del 10% al 20% en la competencia en planificación. Además, la IA generativa puede facilitar la automatización y recomendar actualizaciones de los estándares de mantenimiento, lo que podría generar un aumento del cumplimiento entre un 10% y un 25%.

3. Apoyar la ingeniería de confiabilidad

La confiabilidad es un indicador clave de desempeño crítico en cualquier negocio impulsado por activos. Desafortunadamente, los ingenieros de confiabilidad experimentados están abandonando muchos sitios, lo que resulta en recursos limitados para capacitar a los reemplazos. Al utilizar modelos híbridos de IA/ML, la IA generativa genera análisis de fallos y efectos a partir de datos históricos, lo que le permite priorizar y reducir los fallos en serie hasta entre un 25 % y un 50 % y, al mismo tiempo, aumentar la confiabilidad del sitio entre un 10 % y un 15 %.

4. Analizar y aplicar estándares de mantenimiento

Los modelos básicos de IA generativa pueden entrenarse según estándares de clases de activos, incluido el historial laboral, planes de mantenimiento, planes de trabajo y repuestos. Identifican y recomiendan el cumplimiento de las normas vigentes para los activos existentes. Al mejorar las habilidades del personal, los análisis de IA generativa extienden la vida útil de los activos entre un 15% y un 20% y aumentan el tiempo de actividad aproximadamente entre un 5% y un 10%.

5. Actualizar la calidad del mantenimiento.

Cuando se completan las órdenes de trabajo, a menudo indican la necesidad de pasar a la siguiente. Sin embargo, el análisis inteligente de las órdenes de trabajo completadas puede revelar áreas donde los procesos de cumplimiento o mantenimiento necesitan mejorar. La IA generativa puede recomendar actualizaciones para mejorar la eficacia del mantenimiento planificado entre un 15 % y un 25 % y crear nuevos planes de trabajo basados ​​en el plan de trabajo completado si no están disponibles, lo que aumenta la competencia en la planificación entre un 10 % y un 20 %.

6. Ayudar con la seguridad y el cumplimiento normativo.

La IA generativa brinda asistencia en tiempo real para la seguridad y el cumplimiento normativo de la industria, el sitio o los activos, lo que reduce las multas en un 25 % y mejora el cumplimiento hasta en un 50 %. Los modelos de capacitación que utilizan pautas de seguridad, regulaciones, presentaciones reglamentarias, resoluciones y fuentes de datos internas publicadas mejoran significativamente la velocidad, precisión y tasa de éxito de las presentaciones reglamentarias para planificadores y técnicos.

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