TK Elevator utiliza agentes de IA basados en Microsoft Foundry y Azure OpenAI para apoyar a sus técnicos

La inteligencia artificial está llegando también al mantenimiento industrial. TK Elevator (TKE), uno de los mayores fabricantes y proveedores de servicios para ascensores y escaleras mecánicas del mundo, está utilizando agentes de IA desarrollados sobre Microsoft Foundry y Azure OpenAI para ayudar a sus técnicos a acceder a información crítica en tiempo real, automatizar tareas administrativas y aprovechar el conocimiento acumulado de miles de profesionales repartidos por todo el mundo.

Para un técnico de mantenimiento, una gran parte del tiempo no siempre se dedica a reparar averías. Localizar el equipo correcto, buscar documentación, revisar históricos de mantenimiento o registrar posteriormente el trabajo realizado son tareas que consumen tiempo y reducen la eficiencia operativa.

Ese era precisamente el escenario habitual para Torben Teichmann, técnico de mantenimiento de TK Elevator, que hasta hace poco necesitaba consultar manuales impresos, revisar notas manuscritas y completar informes manualmente después de cada intervención. Hoy, buena parte de esas tareas están siendo gestionadas por agentes de inteligencia artificial capaces de proporcionar información contextualizada antes incluso de que el técnico llegue al edificio donde se encuentra el ascensor.

 

Un asistente que acompaña al técnico desde el primer momento

La nueva aplicación basada en IA agéntica proporciona al profesional información detallada sobre cada intervención desde su teléfono móvil o tablet. Antes de acceder al edificio, el técnico puede conocer qué ascensor debe revisar, dónde está ubicado, cuál es la incidencia detectada, qué herramientas necesitará, qué intervenciones se realizaron anteriormente y qué documentación técnica está disponible.

La solución permite además consultar manuales digitales e historiales de mantenimiento sin necesidad de buscar información en múltiples sistemas independientes.

"Me encanta la IA. Es muy fácil de usar. Y lo mejor es que me da la información que necesito en ese momento. En la obra mando yo, y la IA es como un compañero que me aconseja", explica Torben Teichmann.

La inteligencia artificial interviene también una vez finalizada la reparación. Tras completar el trabajo, un agente de voz interactúa con el técnico y le solicita información sobre las actuaciones realizadas.

El sistema registra automáticamente las respuestas, genera la documentación correspondiente y realiza preguntas adicionales cuando detecta que faltan detalles relevantes. De esta forma, se elimina gran parte de la carga administrativa asociada a los informes posteriores a cada intervención.

Además, la información recopilada no solo sirve para documentar el trabajo realizado, sino también para enriquecer una base de conocimiento compartida utilizada por otros técnicos de la organización.

 

La experiencia de miles de técnicos se convierte en conocimiento compartido

Uno de los principales objetivos del proyecto es aprovechar el conocimiento acumulado por los 25.000 técnicos de mantenimiento que trabajan para TKE en todo el mundo.

Cada intervención genera nueva información que puede resultar útil para futuros trabajos sobre equipos similares. La IA utiliza los registros históricos, comentarios de otros técnicos y documentación previa para ofrecer recomendaciones contextuales adaptadas a cada situación.

Según Teichmann, "tenemos buena documentación, pero el conocimiento está en la cabeza de mis compañeros. A través de la aplicación puedo compartir mis conocimientos con mis compañeros, y la propia aplicación se los proporciona cuando necesitan ese tipo de información".

Según Christian Jung, responsable de la plataforma digital de datos e IA de TKE, uno de los grandes avances de la IA generativa ha sido la capacidad para explotar información que anteriormente resultaba difícil de utilizar. "Hasta entonces, todo lo que hacíamos se basaba en datos estructurados. Trabajábamos con datos de IoT o con datos corporativos que ya estaban almacenados en nuestros sistemas, pero no podíamos aprovechar la información procedente de fuentes no estructuradas", afirma.

Ahora la compañía puede analizar manuales técnicos, notas de mantenimiento, comentarios de los técnicos, historiales de reparación y registros documentales. La IA es capaz de relacionar toda esta información con los datos procedentes de sensores para ofrecer recomendaciones más precisas.