(15/04/2008) Así, se ha desarrollado un sistema inteligente de diagnosis y mantenimiento, Aura, que camina en la dirección del automantenimiento, y supera el esquema de la decisión “externa” sobre cómo mantener un sistema, para que sea éste el que defina sus propias necesidades.

De este modo, se va más allá del mantenimiento correctivo, que actúa tras el fallo sin evitar sus consecuencias, y del mantenimiento preventivo que, en base a modelos aproximados y a datos estadísticos, actúa ante la posibilidad de fallo y programa intervenciones periódicas para minimizar las averías, y utiliza la monitorización de los equipos para detectar los síntomas de las averías antes de que se produzcan.

Pero el automantenimiento va también mas allá del mantenimiento proactivo, que no se centra en la reparación del equipo cuando ha fallado, sino en la detección de las causas de la avería y, para a través de ello, evitar los fallos en los equipos, analizándolos para cambiar su diseño, procedimientos, productos o cargas para reducir su deterioro y extender su vida útil.

Modelo biológico

El automantenimiento parte de las estrategias de los seres vivos que superan el mantenimiento “convencional” -basado en una actuación externa- de modo que, en la inmensa mayoría de los casos, es el propio sistema el que evita la degradación pese a sufrir fallos o agresiones externas. En el modelo biológico el ser vivo identifica los ataques y adopta medidas para contrarrestarlos, como en el sistema antígeno-anticuerpo.

El sistema biológico identifica rápida y precisamente la situación que puede suponer una degradación significativa, sin basarse en estadísticas, sino en el comportamiento individual del sistema. Además, aprende de lo sucedido y mejora su capacidad de respuesta lo que le permite, ante un fallo o agresión, aplicar medidas para corregir la situación.

Aura controla las “constantes vitales” del tren y, mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, permite desarrollar la capacidad de autodiagnosis y de aprendizaje para evaluar cada vez con mayor precisión las situaciones que se le vayan planteando durante su vida útil.

El sistema dota de inteligencia a un repositorio de datos e información, de forma que es capaz de albergar conocimiento y a partir de él “razonar” mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial. Asimismo toma los datos transmitidos por los sistemas de monitorización del vehículo ferroviario y por el personal del taller, los procesa para extraer información útil que puede ser empleada por los técnicos de mantenimiento, y reportar un retorno inteligente al departamento de diseño, suministradores, etcétera. De esta forma, se consigue un sistema modular y escalable, que permite la adición de módulos de diagnosis trabajando bajo la misma estructura lógica.

Aura realiza un análisis básico de la información en un primer nivel, dando paso a la toma de decisiones proactivas inteligentes por parte del propio sistema. El sistema va más allá de herramientas basadas en retrospectivas de soporte de decisión y, gracias al módulo de inteligencia artificial, permite la interacción de técnicas como el razonamiento basado en casos o las redes neuronales, aplicando la más eficiente en cada situación. 

(Más información en el número 518, abril 2008, de la edición impresa de VÍA LIBRE)