Categoría: Mantenimiento inteligente
-
¿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…
-
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…