Asistente de mantenimiento con IA y consultas inteligentes a datos de planta
Resumen
Una empresa del sector de automoción, dedicada a la fabricación de piezas interiores de plástico, buscaba modernizar sus procesos de mantenimiento y consulta de datos. La compañía quería dotar a sus operarios de herramientas basadas en IA generativa que facilitaran la resolución de incidencias y el acceso a información técnica y de producción. Aquiles Solutions desarrolló un asistente de mantenimiento con tecnología RAG y un prototipo de consulta en lenguaje natural a bases de datos, ofreciendo un soporte más ágil y eficiente en planta.
Problema
Los operarios de mantenimiento dependían de documentación dispersa (manuales, históricos de averías, hojas Excel), lo que dificultaba la resolución rápida de incidencias. Además, la consulta de información en bases de datos de producción no era accesible para todos los usuarios, generando retrasos en la toma de decisiones.
Objetivo
El objetivo era disponer de un asistente inteligente que guiara a los operarios en tareas de mantenimiento mediante preguntas en lenguaje natural, y de una herramienta que permitiera consultar directamente bases de datos de producción y scrap sin necesidad de conocimientos técnicos.
Solución
Implementación práctica y concreta.
Se implantó un asistente de mantenimiento de IA basado en RAG (Retrieval-Augmented Generation) que permite a los operarios formular preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas fundamentadas en manuales y registros de averías. Además, se desarrolló una funcionalidad de consulta a bases de datos que devuelve información de aplicaciones clave de la planta a partir de preguntas directas, a través de una interfaz sencilla.
Qué habilita.
La solución mejora la eficiencia del mantenimiento, facilita el acceso a información crítica y permite evaluar el potencial de la IA generativa para distintos procesos industriales.
Resultados
Asistente de mantenimiento con IA para resolver incidencias en tiempo real.
Carga y procesamiento de documentación técnica e históricos de averías.
Consultas en lenguaje natural a bases de datos de producción y scrap.
Interfaz sencilla y accesible para usuarios no técnicos.
Conclusión
Con estas herramientas, se da un paso hacia la digitalización de su mantenimiento y la democratización del acceso a datos en planta. El asistente con IA y la consulta inteligente permiten mejorar la eficiencia operativa, reducir tiempos de resolución y sentar las bases para una implantación más amplia de soluciones basadas en IA.