Categoría: Mantenimiento inteligente
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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…
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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…
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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…
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El uso de 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…
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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…
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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,…
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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,…
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Indicadores de Salud y Estimación Basada en PDF en Modelos de Regresión
Indicadores de Salud en Mantenimiento Predictivo En el ámbito del mantenimiento predictivo, los indicadores de salud son fundamentales para evaluar el estado de los equipos y anticipar fallos antes de que ocurran. Sin embargo, no basta con medir estas métricas; es crucial interpretarlas correctamente. Una de las técnicas más interesantes para analizar y predecir el…
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Modelo clásico de percepción-pensamiento-acción
Agentes Inteligentes: Sistemas de Aire Acondicionado En la era de la automatización inteligente, los sistemas de aire acondicionado han evolucionado más allá de simples dispositivos de control de temperatura. Los modernos sistemas de aire acondicionado inteligentes representan un ejemplo perfecto de agentes inteligentes aplicados a la climatización de espacios, capaces de tomar decisiones autónomas basadas…
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Agentes inteligentes en el mantenimiento predictivo
Agentes Inteligentes en Mantenimiento Predictivo En la era de la Industria 4.0, el mantenimiento predictivo inteligente (MPI) ha cambiado las reglas del juego de las operaciones industriales. En el corazón del MPI se encuentran los agentes inteligentes, que aprovechan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para transformar la forma en que se…