[04/09/2020] TeamViewer ha ampliado su oferta de IoT y ahora ofrece una forma de utilizar la inteligencia artificial en el mantenimiento. Hasta ahora, los clientes de TeamViewer en el campo de la IoT han podido leer los sensores, fijar las alarmas y conectarse directamente a una amplia gama de dispositivos. Ahora se añade una extensión inteligente en el área del mantenimiento predictivo.
"En el pasado, las máquinas solo se reparaban si ya habían fallado (Mantenimiento Reactivo). Desde hace algún tiempo, las máquinas se reparan en un ciclo fijo, independientemente de si son defectuosas o no (mantenimiento preventivo). Y solo recientemente se ha utilizado el mantenimiento predictivo, en su mayoría sobre la base de conjuntos de datos puros con reglas fijas. TeamViewer da aquí un paso decisivo y ofrece un análisis de los datos resultantes apoyado por la IA. De este modo, los algoritmos de aprendizaje de máquina pueden utilizarse para detectar patrones previamente desconocidos y para diagnosticar falaos inminentes de la máquina en una fase temprana”, comentó Lukas Baur, vicepresidente de IoT en TeamViewer.
El ejecutivo añadió que su objetivo es construir una biblioteca única de datos de máquinas anónimas, y así proporcionar a cada cliente de su módulo de mantenimiento predictivo el acceso a los conocimientos ya existentes. "Nuestros clientes pueden reducir su tiempo de inactividad desde el primer día, y con cada día adicional el algoritmo aprende a estimar mejor los parámetros específicos, haciendo que el mantenimiento predictivo sea aún más preciso”, anotó.
Explicó que, el nuevo módulo de software ML-Trainer suministra al algoritmo de aprendizaje de máquina datos que podrían haber disparado alarmas, y aprende a reconocer patrones específicos. "Como resultado, las alarmas ya no están atadas a umbrales rígidos, sino que están sujetas a criterios constantemente optimizados. Los tiempos de inactividad, pero también las falsas alarmas, pueden reducirse significativamente de esta manera, y a largo plazo, porque la inteligencia artificial está en constante aprendizaje”, señaló Baur.
Finalizó indicando que el módulo de mantenimiento predictivo de TeamViewer puede integrarse fácilmente en los entornos existentes de IoT de TeamViewer. "El algoritmo ya puede acceder a conjuntos de datos de muestra generados específicamente para este módulo para varios tipos de máquinas, como turbinas eólicas y bombas, y solo necesita conocer las características de la máquina respectiva”, indicó.
CIO, Perú