Product managers de MATLAB® y Simulink® hablaron con más de 100 ingenieros que trabajan en sistemas de mantenimiento predictivo para descubrir lo que estos equipos tenían en común.
Como obstáculos comunes más frecuentes en el mantenimineto predictivo, surgieron las siguientes cuatro áreas:
- ¿Tenemos suficientes datos?
- ¿Tenemos suficientes datos de errores?
- ¿Cómo predecir los fallos?
- ¿Cómo construir un algoritmo de mantenimiento predictivo?
Para aprender cómo superar estos obstáculos a través de las mejores prácticas, ejemplos concretos de empresas y una explicación del flujo de trabajo del mantenimiento predictivo, por favor lea este white paper.
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