Es conocido que aquellas empresas que aplican los fundamentos de la analítica predictiva en el mantenimiento obtienen resultados mejores que los de sus iguales que no lo hacen. La Analítica Predictiva junto al Big Data, permite a la organización identificar las tendencias y los patrones de comportamiento de modo que pueda anticiparse y controlar los acontecimientos para mejorar los resultados de su gestión.
Es en este contexto que este lunes 17 de diciembre, en el Auditorio Jorge Benavides Silva, se realizó la conferencia “La Analítica Predictiva y el Big Data: El poder de predecir fallas en el mantenimiento integral minero”, a cargo del consultor y experto internacional con destacada experiencia e instructor de la American Society of Mechanical Engineers – ASME, Dr. Omar Aguilar Martínez.
La actividad, organizada por la Escuela Universitaria de Ingeniería Mecánica de la UTA, estuvo encabezada por el Profesor Asociado del Departamento de Ingeniería Mecánica de la UTA, Dr. Edgar Estupiñan Pulido, quien se refirió a la importancia de este encuentro: “En esta conferencia contamos con la presencia del Dr. Omar Aguilar, quien es consultor de la Asociación Americana de Ingenieros Mecánicos, trabaja en Nueva York y tiene una cátedra desde hace cuatro años en la Universidad de Santiago de Chile, a quien hemos invitado para conversar sobre las nuevas tendencias de lo que es el Big Data y la Analítica Predictiva, que hoy en día es la tendencia en la industria minera y en las grandes industrias en el mundo”.
Durante la conferencia el Dr. Aguilar explicó aspectos fundamentales y las herramientas de la Analítica Predictiva y el Big Data, junto con dar a conocer el análisis de casos de estudios y ejemplos de aplicaciones de interés.
“Esta nueva metodología está siendo aplicada en numerosas compañías mineras de países desarrollados y hoy podemos recibir mucha información porque toda las máquinas y equipos vienen con sensores incorporados que trabajan en el registro de información de muchas variables simultáneamente. Analizando esas variables, podemos hacer una toma de decisiones mucho más acertadas, con mayor confiabilidad y con mayor eficacia y efectividad en el ciclo productivo. Es un escenario que se está volviendo más común. El uso de estas metodologías actualmente, están muy aplicadas en temas que no son en mantenimiento, como por ejemplo, los bancos, compañías de seguros, pero ahora en estos momentos ya se están integrando al tema del mantenimiento, están mostrando que les da un poder muy grande de predecir la falla en tiempo real, que es lo que nosotros queremos hacer”, sostuvo en su ponencia el investigador.
Asimismo explicó que las tendencias actuales para procesar una gran cantidad de datos en tiempo real, generan la necesidad de poseer analistas con conocimiento y herramientas que puedan ser utilizadas con estos fines. La gestión de activos físicos en el mantenimiento integral minero no es una excepción para estas aplicaciones.
El encuentro contó con la presencia de alumnos de la Escuela Universitaria de Ingeniería Mecánica, ex alumnos, empleadores y académicos de las Escuelas de Ingeniería Industrial, Informática y Sistemas, y Eléctrica-Electrónica.
