Novity
No especificado
Fabricación industrial
Amazon Bedrock, AWS Bedrock Embedding Models, AWS Lambda, Amazon API Gateway, AWS IAM, Amazon Aurora PostgreSQL (pgvector) [o Pinecone]
Novity
No especificado
Fabricación industrial
Amazon Bedrock, AWS Bedrock Embedding Models, AWS Lambda, Amazon API Gateway, AWS IAM, Amazon Aurora PostgreSQL (pgvector) [o Pinecone]
Novity ayuda a las organizaciones industriales a reducir el tiempo de inactividad no planificado mediante la monitorización del estado de los equipos y la detección temprana de fallos. Aunque Novity podía identificar fallos y proporcionar diagnósticos, los equipos de mantenimiento seguían dedicando un tiempo considerable a traducir los hallazgos técnicos en acciones claras. Avahi desarrolló un sistema de recomendaciones de mantenimiento basado en IA que interpreta los diagnósticos de fallos, recupera la orientación pertinente de la documentación de mantenimiento y del OEM, y genera acciones de mantenimiento específicas para cada activo con su justificación, posibles causas raíz y niveles de confianza. El resultado fue una planificación del mantenimiento más rápida y coherente, así como una transición más fluida del diagnóstico a la ejecución.
Novity es una empresa de analítica industrial que presta servicios a organizaciones de fabricación y de petróleo y gas. Su plataforma permite a los equipos de mantenimiento pasar de las reparaciones reactivas al mantenimiento predictivo mediante la monitorización de equipos, la detección temprana de fallos y la obtención de información diagnóstica que favorece un mayor tiempo de actividad y fiabilidad operativa.
Los diagnósticos de Novity podían detectar qué fallaba, pero no necesariamente qué hacer a continuación. Los técnicos de mantenimiento, el personal de operaciones y los planificadores necesitaban recomendaciones específicas para el activo, alineadas con el historial operativo y basadas en procedimientos y mejores prácticas demostradas.
Sin una orientación contextual, los equipos se arriesgaban a tiempos de respuesta más lentos, decisiones de mantenimiento incoherentes y una mayor dependencia del escaso conocimiento experto, factores que pueden prolongar el tiempo de inactividad y aumentar los costes. Novity necesitaba convertir los diagnósticos de fallos en acciones de mantenimiento inmediatas y justificables en las que los equipos pudieran confiar y sobre las que pudieran actuar.
AWS proporcionó la base adecuada para combinar la IA generativa con una recuperación segura y escalable en toda la documentación técnica. Amazon Bedrock permitió a Novity aprovechar los modelos fundacionales para la comprensión del lenguaje natural y la generación de recomendaciones sin tener que gestionar la infraestructura de los modelos.
AWS también facilitó la puesta en marcha de un flujo de trabajo basado en la recuperación mediante la orquestación sin servidor, controles de acceso seguros e integración basada en API en los sistemas de gestión de mantenimiento existentes.
Novity eligió a Avahi por su experiencia en la creación de sistemas de IA aumentados por recuperación y listos para producción en AWS, que transforman entradas técnicas complejas en resultados claros y estructurados para los usuarios de negocio. Avahi comprendió los requisitos de los flujos de trabajo de mantenimiento industrial, incluida la necesidad de recomendaciones trazables, un formato coherente y señalización de confianza.
Avahi también aportó su experiencia en el diseño de búsquedas semánticas en fuentes técnicas, como manuales y procedimientos de OEM, garantizando que las recomendaciones se basaran en la documentación pertinente y se alinearan con el trabajo diario de los equipos de mantenimiento.
Avahi implementó un flujo de trabajo de recomendaciones de mantenimiento basado en IA que comienza con los datos de diagnóstico de fallos de Novity y los convierte en un contexto de lenguaje natural que el sistema puede analizar. El flujo de trabajo recupera a continuación la orientación de apoyo de una base de conocimientos semántica creada a partir de manuales de OEM, procedimientos de mantenimiento y registros históricos.
Para potenciar la recuperación semántica en la documentación técnica, Avahi utilizó modelos de incrustación de AWS Bedrock para crear representaciones vectoriales de los materiales de origen. Estos vectores se almacenaron en una base de datos vectorial, utilizando Amazon Aurora PostgreSQL (pgvector) o Pinecone, lo que permite una recuperación de gran relevancia para activos, componentes, síntomas y modos de fallo específicos.
Mediante el uso de modelos fundacionales de Amazon Bedrock, el motor de recomendaciones genera acciones de mantenimiento contextuales que tienen en cuenta el tipo de activo, el historial operativo y las mejores prácticas del sector. Los resultados incluyen las causas raíz probables para facilitar la resolución de problemas, además de referencias al material de origen recuperado para que los técnicos puedan validar la recomendación y comprender el razonamiento.
El sistema ofrece resultados estructurados en un esquema coherente (ID del activo, diagnóstico, acciones de mantenimiento, causas raíz, niveles de confianza) para reducir la ambigüedad y agilizar la ejecución. AWS Lambda orquesta el flujo de trabajo de extremo a extremo, y Amazon API Gateway expone los puntos de conexión REST para la integración con los sistemas de gestión de mantenimiento de Novity. AWS IAM aplica el acceso de mínimo privilegio y protege las interacciones entre servicios.
Novity mejoró el proceso desde la detección de fallos hasta la ejecución del mantenimiento al traducir automáticamente los diagnósticos en recomendaciones claras y prácticas, con su correspondiente justificación y señalización de confianza. Los equipos de mantenimiento obtuvieron una orientación más rápida y coherente que redujo el esfuerzo manual necesario para interpretar los fallos técnicos y elaborar planes de mantenimiento, al tiempo que facilitó la integración en los flujos de trabajo de mantenimiento existentes.
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