Autor: Pablo Sánchez Gallego
-
El uso de redes LSTM en la detección de anomalías
Contexto Operativo En industrias de alto riesgo como aeronáutica, energética y manufactura avanzada, la identificación temprana de deterioro representa una prioridad estratégica. Este proceso requiere la capacidad de detectar indicadores sutiles y poco frecuentes dentro de volúmenes masivos de datos multivariados. Las metodologías no supervisadas han demostrado particular eficacia en este contexto, permitiendo identificar desviaciones…
-
Detección de anomalías en series temporales
Introducción al Reto Industrial En el mundo de la industria moderna, especialmente en sectores críticos como la aviación, la energía o la manufactura, detectar problemas en maquinaria antes de que ocurran fallos graves es un desafío constante. Esto es precisamente lo que permite la detección de anomalías mediante aprendizaje no supervisado en series temporales. Qué…
-
El uso autocodificadores en la detección de anomalías
La detección de anomalías es el arte de encontrar lo raro. En un conjunto de datos, una anomalía es algo que se comporta de forma diferente al resto. Puede ser una transacción fraudulenta, una lectura inusual de un sensor, o un movimiento extraño de un dron. El problema: en muchos casos, no tenemos etiquetas que…
-
Detección de Anomalías en el Mantenimiento Predictivo con Clustering
En el sector industrial, la detección temprana de anomalías en maquinaria y equipos es clave para optimizar el mantenimiento y evitar fallos catastróficos. Con el auge del mantenimiento predictivo basado en datos, las técnicas de machine learning han demostrado ser herramientas poderosas para identificar patrones irregulares en el funcionamiento de los sistemas. Entre estas técnicas,…
-
Mantenimiento predictivo a partir de datos acústicos
Para desarrollar un sistema de mantenimiento predictivo se suelen utilizar datos de sensores con el fin de monitorizar el estado de los equipos y predecir posibles fallos antes de que ocurran. Tradicionalmente, estos sensores miden variables como la temperatura, la vibración o la corriente eléctrica. En algunas ocasiones, el uso de sensores puede resultar invasivo,…
-
Selección de Modelos Mediante Comparación Estadística
En el ámbito del modelado estadístico y el aprendizaje automático, la selección de modelos es un paso crucial para determinar cuál ofrece el mejor equilibrio entre ajuste y complejidad. Para ello, se utilizan diversas técnicas, entre las que destacan las pruebas estadísticas y los criterios de información, como el AIC (Criterio de Información de Akaike)…
-
Diagnostic Feature Designer: herramienta para extraer características
En el mundo industrial moderno, el mantenimiento predictivo se ha convertido en una estrategia esencial para optimizar la eficiencia operativa y reducir costes. Esta práctica consiste en anticipar fallos en maquinaria y equipos antes de que ocurran, permitiendo intervenciones oportunas y evitando paradas no planificadas. Una de las herramientas más potentes para implementar mantenimiento predictivo…
-
Desarrollo de sistemas predictivos: Soluciones a la insuficiencia de datos
El mantenimiento predictivo es una de las estrategias más prometedoras en el ámbito de la industria 4.0, ya que permite optimizar el uso de los equipos, reducir tiempos de inactividad no planificados y ahorrar costes significativos. Sin embargo, su implementación no está exenta de retos, y uno de los más críticos es la falta de…
-
De reparar a predecir: La evolución del mantenimiento
El mantenimiento es una actividad crucial en diversos ámbitos que permite mantener la fiabilidad y disponibilidad de los equipos repercutiendo directamente en factores no solo económicos, sino también en seguridad y sostenibilidad. Cualquier avería o parada no programada dentro de un proceso puede suponer graves consecuencias significativas. Mantenimiento Reactivo Dentro de los distintos tipos de…