MPdM: Modelo para mejorar el mantenimiento predictivo en la industria 4.0
En la actualidad, la Industria 4.0 busca la integración de tecnologías digitales y físicas para lograr procesos productivos más inteligentes y eficientes. En este entorno, la monitorización continua y el análisis de datos industriales permiten anticipar fallos a través del mantenimiento predictivo,...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Oviedo (UNIOVI) |
| Repositorio: | RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:digibuo.uniovi.es:10651/81445 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10651/81445 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Industria 4.0 Big Data Inteligencia Artificial |
| Sumario: | En la actualidad, la Industria 4.0 busca la integración de tecnologías digitales y físicas para lograr procesos productivos más inteligentes y eficientes. En este entorno, la monitorización continua y el análisis de datos industriales permiten anticipar fallos a través del mantenimiento predictivo, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando el uso de recursos. Para cumplir con ese objetivo, destaca la adopción de soluciones basadas en Internet de las Cosas o IoT, donde distintos sensores se conectan en red y transmiten información de forma constante a plataformas de análisis. Dichos sensores recogen variables como vibración, temperatura y otros indicadores de funcionamiento, fundamentales para detectar, de manera temprana, posibles problemas en equipos o líneas de producción. |
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