Etiqueta: mantenimiento predictivo
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Tu IA no sabe volar otros drones: Guía de supervivencia ante el Data Drift y Concept Drift
Entrenaste tu modelo con el dataset RflyMAD y funciona perfecto. Lo instalas en un dron de carga agrícola y es un desastre. ¿Qué ha pasado? En el artículo anterior solucionamos el «sesgo de protocolo»: limpiamos nuestros datos para que el modelo aprendiera la física del fallo y no el horario del laboratorio. Ahora tienes un…
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Tu modelo te está engañando: El sesgo del «Instante Protocolizado» en Data Science
Cuando las variables más importantes de tu modelo no explican la física del problema, sino el horario de tu laboratorio. Uno de los momentos más gratificantes en un proyecto de Ciencia de Datos es el análisis de Importancia de Variables (Feature Importance). Ejecutas tu algoritmo (quizás un Random Forest o un XGBoost), calculas los valores…
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Modelando dependencias complejas con Cópulas
En entradas anteriores ya mostramos cómo los Modelos de Mezclas Gaussianas (GMM) pueden reproducir con éxito el comportamiento de motores de helicóptero, mejorando la detección de anomalías incluso con pocos datos. Sin embargo, los GMM no son la única forma de abordar el problema. En esta línea, decidimos explorar otra técnica más general y flexible…
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Generando datos sintéticos realistas con Modelos de Mezclas Gaussianas (GMM)
Uno de los mayores retos en el mantenimiento predictivo del sector aeroespacial es la falta de datos representativos, especialmente de fallos reales (como ya hemos visto en entradas anteriores). En motores de helicópteros o aeronaves, los sistemas de control y supervisión recogen miles de variables en tiempo real, pero casi todos esos registros pertenecen a…
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Gaussian Mixture Models (GMM) aplicados a mantenimiento predictivo: fundamentos, implementación y resultados en una bomba de agua
1) Fundamentos: ¿qué es un GMM y por qué resulta adecuado para detectar anomalías? Un Gaussian Mixture Model (GMM) modela la distribución de los datos como una mezcla de gaussianas. En lugar de suponer una única distribución normal, el GMM reconoce la posible existencia de subpoblaciones (componentes) con medias y covarianzas distintas, algo habitual cuando…
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¿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…
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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…
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¿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…
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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…
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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…