En el sector de la manufactura, una nueva propuesta tecnológica busca aprovechar al máximo la información generada en los informes de servicio, que frecuentemente se encuentra subutilizada en los sistemas de almacenamiento de documentos. Este avance, diseñado para clientes de Amazon Web Services (AWS), permite la automatización de la digitalización y la extracción de datos significativos a partir de múltiples informes, mediante el uso de inteligencia artificial generativa.
La solución se fundamenta en Amazon Nova Pro, que se integra con Amazon Bedrock y sus Bases de Conocimiento. Esta combinación tiene como objetivo generar recomendaciones de acción que se adapten al estado del equipo observado, respaldándose en un conjunto de conocimientos que incluye recomendaciones de expertos. A medida que se utiliza esta herramienta, la base de saberes se expande, lo que contribuye a una mejora continua en su efectividad.
Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que proporciona acceso a modelos de fundación de alto rendimiento, desarrollados por empresas líderes en el ámbito de la inteligencia artificial, a través de una API única. Este servicio también ofrece diversas capacidades para crear aplicaciones de inteligencia artificial generativa, priorizando la seguridad y la privacidad.
El sistema de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock permite construir flujos de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que integran información contextual de las bases de datos de la empresa. Esto posibilita el almacenamiento de recomendaciones de informes anteriores, mejorando la precisión de las respuestas de los modelos de fundación.
Tradicionalmente, los procesos de servicio y mantenimiento han estado sujetos a la presentación manual de informes por parte de ingenieros, un método que consume tiempo y puede provocar retrasos en las operaciones. La nueva solución promete optimizar este proceso, ofreciendo a los equipos de mantenimiento la capacidad de:
– Ingestar automáticamente informes de inspección y mantenimiento, lo cual mejora la visibilidad de los estados de los equipos y las acciones pendientes.
– Generar recomendaciones sólidas y basadas en la experiencia de ingenieros.
– Expandir la base de conocimientos inicial con recomendaciones generadas aptas y válidas.
– Acelerar los tiempos de mantenimiento, previniendo así la inactividad no planificada mediante una herramienta centralizada impulsada por IA.
Para facilitar su implementación, se ha dispuesta un repositorio de GitHub que contiene código desplegable y plantillas de infraestructura como código, permitiendo así a los usuarios personalizar la solución en su entorno de AWS.
Este enfoque contempla flujos de trabajo clave, incluyendo la ingesta automatizada de informes de servicio con Amazon Textract, la generación inteligente de recomendaciones a través de RAG y la validación experta con Amazon SageMaker Ground Truth. Estos procesos aseguran una mejora continua en el rendimiento del modelo, garantizando así recomendaciones más confiables.
Con esta estrategia integral, se prevé una transformación en las operaciones de mantenimiento, ayudando a mitigar riesgos y a evitar la inactividad de los equipos, subrayando la importancia de adoptar tecnologías avanzadas para optimizar operaciones y crear entornos de trabajo más eficientes.
