Categoría: Mantenimiento inteligente
-
Indicadores de salud basados en modelos físicos
Los indicadores de salud basados en modelos físicos (PM-HI) representan un enfoque fundamentalmente diferente a los métodos puramente estadísticos. Estos indicadores se derivan directamente de las leyes físicas que gobiernan el comportamiento del equipo, proporcionando una conexión directa entre los parámetros medidos y el estado real de la máquina. Fundamentos de los PM-HI Un PM-HI…
-
Técnicas de fusión de sensores para indicadores de salud compuestos
En el mantenimiento predictivo avanzado, la creación de indicadores de salud compuestos mediante fusión de datos multisensor está revolucionando la forma de monitorizar equipos industriales. Estas técnicas combinan múltiples señales de sensores en un único indicador robusto que captura el estado del sistema de manera más completa que cualquier sensor individual. ¿Qué es un indicador…
-
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…
-
Aprendizaje Semi-supervisado en detección de anomalías
Aprendizaje Semi-supervisado en Detección de Anomalías para Mantenimiento Industrial En entornos industriales reales, obtener conjuntos de datos completamente etiquetados para detección de anomalías suele ser costoso y difícil. El aprendizaje semi-supervisado emerge como solución pragmática, combinando pequeñas cantidades de datos etiquetados con grandes volúmenes de datos no etiquetados para construir modelos robustos de detección de…
-
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…
-
Técnicas de aprendizaje Supervisado para detección de anomalías
Técnicas de Aprendizaje Supervisado para Detección de Anomalías En el contexto del mantenimiento predictivo, la detección de anomalías mediante aprendizaje supervisado ha emergido como una técnica eficaz para anticipar fallos en equipos industriales. A diferencia de los enfoques no supervisados, este método aprovecha datos etiquetados para entrenar modelos que distinguen con precisión entre condiciones normales…
-
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…
-
Predicción del Time to Failure (TTF) en mantenimiento predictivo
Predicción del Time to Failure en Mantenimiento Predictivo En el campo del mantenimiento predictivo, la predicción del Time to Failure (TTF) es una de las técnicas más valiosas para optimizar los programas de mantenimiento y reducir los tiempos de inactividad no planificados. A diferencia de los enfoques tradicionales basados en intervalos fijos, la predicción del…
-
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,…