← Casos de Uso Caso de Uso IA · Asturias

Agentes IA en Industria: del Aviso de Avería a la Intervención Propuesta

Agentes IA en industria y mantenimiento en Asturias: cruzan señales de planta, histórico de averías y stock de repuestos para proponer la intervención.

La pregunta que define si tiene sentido

El mantenimiento predictivo lleva años resolviendo la parte del pronóstico: el modelo avisa de que un rodamiento se está degradando. Lo que casi nunca se ha resuelto es el tramo siguiente, que es donde se pierde el dinero: alguien tiene que interpretar el aviso, mirar el histórico de esa máquina, comprobar si hay repuesto, ver qué ventana de parada existe y decidir.

La pregunta, entonces, es si ese tramo está documentado en algún sistema o vive en la cabeza del jefe de mantenimiento. Si es lo segundo, el agente no tiene con qué trabajar y el proyecto se convierte antes en un trabajo de captura de conocimiento.

En Asturias el terreno natural es la siderurgia —trenes de laminación, hornos, grúas— y las plantas de aluminio, donde el histórico de órdenes de trabajo es largo y está bien relleno, y donde el coste de una parada no admite discusión en el comité.

Qué hace un agente aquí

Recoge la alerta del modelo o del sistema de supervisión, y la convierte en una propuesta completa: qué máquina, qué síntoma, qué intervenciones parecidas se hicieron antes y cómo acabaron, qué repuestos hacen falta y si están en almacén, cuánto dura la intervención y qué huecos de producción hay en los próximos días.

El jefe de mantenimiento no recibe una alerta más: recibe una orden de trabajo redactada que puede aprobar, ajustar o descartar. Ese es el cambio de naturaleza.

En el paso siguiente, el agente reserva el repuesto, abre la orden en el GMAO y avisa al turno. Nunca decide una parada de línea por su cuenta: eso es siempre firma humana.

Los datos que hacen falta

Señales de planta con marca de tiempo fiable —de PLC, SCADA o sensores añadidos—, histórico de órdenes de trabajo con el texto de lo que se hizo, maestro de repuestos con stock real y calendario de producción. El histórico de órdenes es la mina: si el campo de «trabajo realizado» está relleno con frases de verdad y no con «revisado ok», el agente tiene de dónde aprender.

Cómo se mide

Paradas no planificadas evitadas y su coste, tiempo medio entre el aviso y la intervención, porcentaje de intervenciones que se hacen dentro de una ventana planificada, y rotura de repuesto crítico. La métrica que más convence a un comité no es la precisión del modelo: es cuántas horas de línea parada se han evitado este trimestre.

Dónde falla

Tres sitios. El primero, la calidad de la señal: sensores mal calibrados producen alertas que el equipo aprende a ignorar, y a partir de ahí el sistema está muerto aunque funcione. El segundo, el exceso de alertas: un agente que propone quince intervenciones a la semana en una planta que puede hacer tres no está ayudando; hay que priorizar por coste de fallo. El tercero, montar esto sin andamiaje y sin permisos acotados sobre el GMAO, que es un sistema donde escribir mal tiene consecuencias.

Y una advertencia sectorial: en instalaciones con requisitos de seguridad, cualquier sistema que influya en decisiones de mantenimiento entra en el terreno regulatorio. Conviene mirarlo con la normativa delante antes de construir, no después.

Hablemos de tu proyecto

Diagnóstico inicial de 15 minutos. Analizamos tu situación de forma directa y sin rodeos.