Optimizando Recomendaciones en Mantenimiento de Equipos con IA Generativa en Amazon Bedrock

Elena Digital López

En el ámbito de la manufactura, la información valiosa extraída de los informes de servicio a menudo se desperdicia en sistemas de almacenamiento de documentos poco aprovechados. Sin embargo, una innovadora solución tecnológica está cambiando esta situación mediante el uso de inteligencia artificial generativa, permitiendo a los clientes de Amazon Web Services (AWS) construir soluciones que automatizan la digitalización y extracción de información crucial de múltiples informes.

Este nuevo enfoque utiliza Amazon Nova Pro, integrado en Amazon Bedrock y sus Bases de Conocimiento, para generar acciones recomendadas alineadas con el estado del equipo observado. Estas recomendaciones se basan en una base de conocimientos existente, compuesta por consejos de expertos y que se amplía con el tiempo para mejorar su efectividad.

Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado, proporciona acceso a modelos de fundación de alto rendimiento desarrollados por empresas líderes en inteligencia artificial. A través de una única API, ofrece un amplio conjunto de capacidades para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa, siempre priorizando la seguridad, privacidad y uso ético de la inteligencia artificial.

La característica de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock facilita la creación de flujos de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Estos flujos incorporan información contextual de las fuentes de datos de la empresa, permitiendo que las recomendaciones de expertos de informes anteriores se almacenen y que los modelos ajusten sus respuestas con precisión.

Tradicionalmente, los ciclos de servicio y mantenimiento dependían de la presentación manual de informes por ingenieros expertos, un método que consume tiempo y puede causar demoras operativas. La nueva solución permite a los equipos de mantenimiento:

1. Ingestar informes de inspección y mantenimiento, extrayendo estados de equipos y acciones necesarias para mejorar la visibilidad y capacidad de respuesta.
2. Generar recomendaciones sólidas basadas en la experiencia de ingenieros.
3. Ampliar la base de conocimientos inicial con recomendaciones generadas válidas.
4. Acelerar los tiempos de mantenimiento y prevenir la inactividad no planificada con una herramienta centralizada impulsada por IA que optimiza los procesos de mantenimiento en AWS.

Para facilitar la implementación, se proporciona un repositorio de GitHub con código desplegable y plantillas de infraestructura como código, permitiendo a los usuarios configurar y personalizar la solución en su entorno de AWS.

El proceso abarca la ingesta automatizada de informes de servicio mediante Amazon Textract, la generación inteligente de recomendaciones a través de RAG, y la validación experta utilizando Amazon SageMaker Ground Truth. Estos pasos aseguran una mejora continua en el rendimiento del modelo, garantizando recomendaciones más precisas y confiables.

Este enfoque integral promete transformar las operaciones de mantenimiento, mitigando riesgos y evitando inactividad de equipos. Las capacidades de esta solución de AWS subrayan la importancia de adoptar tecnologías avanzadas para optimizar operaciones y crear un entorno de trabajo más eficiente.

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