Etiqueta: mantenimiento inteligente
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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…
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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…
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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 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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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…
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Selección de Modelos Mediante Comparación Estadística
En el ámbito del modelado estadístico y el aprendizaje automático, la selección de modelos es un paso crucial para determinar cuál ofrece el mejor equilibrio entre ajuste y complejidad. Para ello, se utilizan diversas técnicas, entre las que destacan las pruebas estadísticas y los criterios de información, como el AIC (Criterio de Información de Akaike)…
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MATLAB y el Mantenimiento Predictivo: Predicción del RUL en Motores Aeronáuticos
MATLAB y el Mantenimiento Predictivo El mantenimiento predictivo (PdM) en motores de avión es crucial para garantizar la seguridad, reducir los costos operativos y maximizar la disponibilidad de las aeronaves. En este contexto, MATLAB se destaca como una herramienta poderosa para abordar problemas relacionados con la estimación del tiempo de vida útil restante (RUL) utilizando…