Los sistemas de mantenimiento predictivos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para prever fallos del equipo antes de que ocurran. Este enfoque ayuda a las industrias a reducir los costos de tiempo de inactividad y mantenimiento permitiendo intervenciones oportunas.

Panorama general de los proyectos

El objetivo era crear un sistema capaz de analizar datos de sensores de maquinaria para predecir posibles fallos. El proyecto incluía la recopilación de datos, la capacitación de modelos, el despliegue y la vigilancia continua para garantizar la precisión y fiabilidad.

Recopilación de datos y preparación

Los datos del sensor se recopilaron en varias máquinas durante un período de seis meses. Los datos incluyeron temperatura, vibración, presión y horas de funcionamiento. La limpieza de datos implicaba la eliminación de anomalías y el llenado de valores perdidos para prepararse para el análisis.

Model Development

Los modelos de aprendizaje automático, como Random Forest y Support Vector Machines, fueron entrenados en datos históricos. Se diseñaron características para potenciar el poder predictivo. Los modelos fueron validados utilizando técnicas de validación cruzada para evitar el exceso de equipamiento.

Aplicación y resultados

El modelo de mejor desempeño se integró en el sistema de fabricación a través de una API. Proporcionó predicciones en tiempo real, alertando a los equipos de mantenimiento de posibles fallas. La implementación dio como resultado una reducción del 20% en tiempo de inactividad no planificado y menores costos de mantenimiento.