Autor: Pablo Sánchez Gallego
-
¿Modelos temporales o clásicos? Un caso práctico de detección de anomalías para mantenimiento predictivo
La detección de anomalías es una de las piedras angulares del mantenimiento predictivo en la industria. La capacidad de anticipar fallos en maquinaria a partir de datos de sensores puede traducirse en ahorros significativos y una mayor eficiencia operativa. Sin embargo, la elección del enfoque adecuado para detectar estas anomalías no siempre es trivial: ¿es…
-
Cuando los Datos No Hablan: Lecciones de Detección de Anomalías en Motores
El mantenimiento predictivo, apoyado en técnicas de machine learning, se ha posicionado como una de las grandes promesas para la industria. Detectar anomalías antes de que se conviertan en fallos críticos puede ahorrar costes y evitar paradas inesperadas. Sin embargo, la experiencia demuestra que el éxito de estos sistemas depende, en gran medida, de la…
-
¿Por qué la distancia de Mahalanobis es tan útil para detectar anomalías? Un caso práctico con autoencoders
La detección de anomalías es una de las tareas más importantes en la industria, especialmente cuando se trata de monitorizar maquinaria crítica como compresores de aire. En este artículo te explico, de manera sencilla, qué es la distancia de Mahalanobis, por qué es tan potente para detectar anomalías y cómo la hemos aplicado en un…
-
Transformando el Error en Conocimiento: Cómo Calcular el Indicador de Salud en Mantenimiento Predictivo
En el mundo del mantenimiento predictivo, una de las preguntas más importantes que debemos responder es: ¿qué tan saludable está mi equipo en este momento? La respuesta a esta pregunta puede significar la diferencia entre una operación eficiente y una parada costosa no planificada. Hoy exploraremos cómo transformar datos técnicos complejos en un indicador simple y poderoso…
-
Revolucionando el Mantenimiento Industrial: Optimización del mantenimiento
El mantenimiento industrial ha evolucionado dramáticamente en las últimas décadas. Hemos pasado del mantenimiento reactivo (arreglar cuando se rompe) al preventivo (mantener según calendario), y ahora estamos en la era del mantenimiento predictivo: anticiparse a los fallos antes de que ocurran. El Problema del Mantenimiento Tradicional Imagina por un momento que eres el responsable de mantenimiento…
-
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,…