Existen muchas diferencias entre la soldadura de mantenimiento y la soldadura de producción, una de las más significativas es que en los procesos de mantenimiento, por lo general no hay condiciones ideales y menos para actividades de soldadura. Esto normalmente ocurre porque cuando tenemos elementos para mantenimiento, estos normalmente están sometidos a procesos de desgaste o de trabajo que someten las piezas a diferentes cargas y generan fisuras o perdidas de geometría que nunca son de carácter homogéneo.
Es por este motivo que antes de generar el arco es necesario determinar qué ocurrió, identificar el material base, ya sea con un análisis metalográfico o por experiencia con base en su trabajo, entender el mecanismo de daño, seleccionar el proceso de reparación, definir el material de aporte, controlar el aporte térmico y establecer cómo verificar que la intervención realmente solucionó el problema.
Es acá donde los avances tecnológicos, la innovación en materiales de aporte, en métodos de análisis, en procedimientos, en equipos de alta tecnología y en herramientas que potencien no solo las capacidades operativas, sino, además, la formulación, la evaluación y la toma de decisiones en los trabajos de mantenimiento y/o producción de soldadura.
La integración de la inteligencia artificial a los procesos metalmecánicos, en especial en las herramientas y procesos de gestión del mantenimiento, como los sistemas de diagnóstico, para evaluar la conveniencia de los procesos predictivos o correctivos, ha tomado gran importancia, en especial en la lectura y evaluación de datos. Si genera una lectura, ya sea un daño, cambio geométrico, etc. La IA se esta encargando de analizar los datos generados por el daño, se genera un diagnóstico, lo que llevaría a tomas una decisión, que puede ser el cambio el elemento o la reparación de este, se crea un procedimiento de reparación y si incluye soldadura, un procedimiento de soldadura, la posterior inspección y lo más importante, el aprendizaje generado.
Este aprendizaje permite que la IA integre los datos recolectados y estructure estrategias que permitan agilizar la definición de parámetros con base en materiales base, tipos de fallas, disposición del elemento y tiempos de producción previos a falla y de esta manera ayudar a la toma de decisión.
Con la IA podríamos no solo anticipar por medio de análisis predictivos las posibles fallas, si no, por medio de comparación, determinar con alta exactitud el tipo de desgaste que puede atacar un elemento; abrasión, erosión, cavitación, impacto, corrosión, etc y de esta manera determinar el aporte o soldadura especial adecuada para la actividad de mantenimiento.
Continuaremos hablando de como la IA puede ser el potenciador más eficiente de las habilidades tanto de operarios, como de supervisores, inspectores y hasta de como potenciar la determinación de materiales de aporte y como la integración de equipos de alta tecnología como los equipos de soldadura Fronius, pueden aumentar la productividad, la calidad y la confiabilidad de los procesos productivos y de mantenimiento donde haya actividades de soldadura.
