Lejos de suponer un escollo, el uso de modelos de IA especializados y auto-entrenados puede desempeñar un papel crucial en la detección temprana de anomalías y en la mejora de la seguridad.
¿Cómo funcionaría?
La IA se entrena con grandes cantidades de datos históricos sobre el comportamiento normal y anormal de los sistemas eléctricos. Estos datos pueden incluir: Lecturas de sensores (temperatura, vibración, corriente, voltaje, etc.), registros de mantenimiento: (historial de reparaciones y fallas) o alertas que hayan surgido previamente.
Una vez entrenada, la IA puede analizar datos en tiempo real yc omparar los datos actuales con los patrones aprendidos y detectar desviaciones significativas como por ejemplo:
– Identificar patrones ocultos entre variables que no son evidentes para los humanos.
– Predecir fallas, permitiendo realizar un mantenimiento preventivo.
– Monitoreo de la calidad para identificar fluctuaciones de voltaje, armónicos y otros problemas de calidad de la energía que pueden dañar los equipos.
SU misión será aportar datos de forma holística que permita mejorar la seguridad y la eficiencia de las instalaciones. Así, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y proactivas para proteger sus activos y garantizar la continuidad de sus operaciones.
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(*) Imagen generada con Dall-E
