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 de salud compuesto?

Un indicador de salud compuesto (CI – Composite Indicator) es una métrica sintética creada mediante la combinación matemática de múltiples señales de sensores (vibración, temperatura, presión, etc.) que refleja de manera más fiable el estado del equipo que cualquiera de las señales individuales.

Implementación práctica con Python

El siguiente código muestra cómo crear un indicador compuesto usando PCA:

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# Datos de sensores (ejemplo)
sensor_data = np.array([
    [0.8, 72, 2.1],  # vibración, temperatura, presión
    [0.9, 75, 2.3],
    [1.2, 80, 2.8]   # valores de fallo inminente
])

# Normalización
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(sensor_data)

# Aplicar PCA
pca = PCA(n_components=1)
health_indicator = pca.fit_transform(scaled_data)

print("Indicador de salud compuesto:", health_indicator.flatten())

Ventajas de los indicadores compuestos

• Reducción de falsas alarmas: Al considerar múltiples señales, son menos propensos a errores que los indicadores individuales
• Detección temprana: Pueden revelar patrones sutiles que pasan desapercibidos en señales aisladas
• Robustez: Continúan funcionando incluso si falla algún sensor individual
• Interpretabilidad: Un único valor simplifica el monitoreo