Mantenimiento predictivo con MATLAB

Predicción de fallos potenciales en el equipamiento con mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo (también conocido como pronóstico de estado o supervisión de estado de equipos) hace referencia a la supervisión inteligente del equipamiento a fin de evitar fallos futuros. Al contrario que el mantenimiento preventivo convencional, el programa de mantenimiento no está determinado por un cronograma prescrito; en su lugar, se establece mediante algoritmos analíticos que utilizan los datos recopilados por los sensores de los equipos.

El mantenimiento predictivo ofrece las siguientes ventajas para los clientes y los fabricantes de equipamiento:

  • Reducción del tiempo de inactividad de los equipos gracias a la identificación de los problemas antes de que se produzcan fallos, lo que permite una planificación idónea de las tareas de revisión y el aumento de la vida útil del equipamiento.
  • Determinación automática de la causa raíz del fallo, lo que permite la realización de las reparaciones apropiadas sin necesidad de destinar recursos a establecer un diagnóstico.
  • horro de costes por tareas de mantenimiento innecesarias.

Los algoritmos son cruciales para el éxito del mantenimiento predictivo. El procesamiento previo de los datos de sensores se realiza mediante técnicas estadí­sticas y de procesamiento de señales avanzadas. A continuación, se emplean técnicas de aprendizaje automático para calcular el estado del equipamiento.

Una vez comprobados, los algoritmos de mantenimiento predictivo se pueden llevar a la práctica en entornos de TI, tales como un servidor o la nube. Asimismo, los algoritmos se pueden implementar en un sistema embebido directamente en el equipo, lo que permite una reducción de los tiempos de respuesta y una disminución significativa en la cantidad de datos enviados a través de la red.

Para obtener más información, consulte Statistics and Machine Learning Toolbox™ y Neural Network Toolbox™.



También puede consultar: análisis de datos, aprendizaje sin supervisión, modelado predictivo, análisis predictivo, aprendizaje automático con MATLAB

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