Que las máquinas están ocupando cada día más y más puestos de trabajo es un hecho. A diferencia de un ser humano, la máquina no entiende horarios, comidas, ocio y descanso pero sí de averías, mantenimiento y arreglos. Que una máquina esté siempre en óptimas condiciones para operar es condición imprescindible para que resulten efectivas. Y dos empresas europeas están en la labor de descubrir los desperfectos de las máquinas en un tiempo récord, gracias al sonido que éstas emiten y a la Inteligencia Artificial.
Máquinas que escuchen a otras máquinas
Las empresas Noiseless Acoustics y OneWatt, con sede en Helsinki y Ámsterdam respectivamente, han conseguido convertir el sonido silencioso de las máquinas en datos cuantificables para que, cuando haya un valor distinto al habitual, se considere que la máquina está fallando y se pueda proceder a su arreglo lo antes posible. Esto ocurre, por ejemplo, con los motores industriales de las empresas. Estas máquinas no suelen emitir ruidos distinguibles para que, en el caso de que se presentaran variaciones en el mismo, pudiese saberse que algo está fallando.
El Departamento de Energía de los Estados Unidos asegura que el 25% de todo el uso nacional de electricidad es posible gracias a estos motores. Que se detecten los fallos de forma rápida y eficiente es vital para no dejar al país sin luz y energía, sin contar las pérdidas millonarias que ello supondría. Para detectar los fallos a través del sonido ‘inaudible’, las máquinas de Inteligencia Artificial deberán ser capaces de convertir el sonido en visible a través de algoritmos de aprendizaje, sensores no invasivos y soluciones de mantenimiento predictivo. Esto quiere decir que la máquina de Inteligencia Artificial va a ser capaz de detectar el problema incluso antes de que éste llegue a afectar demasiado a la otra máquina.
Los dirigentes de una de las empresas, OneWatt, afirman que aspiran convertirse en la ‘Alexa de las industrias’, proporcionando la información y conocimientos de los que dispongan para convertir a las industrias en empresas más eficientes que hasta ahora.
Via | The Next Web
