Mantenimiento Prescriptivo a partir de la predicción de eventos anómalos
La cuarta revolución de la industria también llamada la Industria 4.0, se plantea como un reto imprescindible garantizar la continuidad de los procesos productivos y la anticipación a los sucesos anómalos inesperados, para este fin es fundamental disponer de herramientas de predicción que permitan m...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/132746 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/132746 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | data mining machine learning predictive maintenance industry 4.0 minería de datos aprendizaje automático mantenimiento predictivo industria 4.0 mineria de dades aprenentatge automàtic manteniment predictiu indústria 4.0 Industries -- TFM Indústries -- TFM Industrias -- TFM |
| Sumario: | La cuarta revolución de la industria también llamada la Industria 4.0, se plantea como un reto imprescindible garantizar la continuidad de los procesos productivos y la anticipación a los sucesos anómalos inesperados, para este fin es fundamental disponer de herramientas de predicción que permitan minimizar el impacto que estas anomalías inesperadas pueden provocar en la cadena de suministro, en los costes, en la calidad del producto y en la seguridad de los trabajadores. Con la aplicación de técnicas de Data Mining y Machine Learning construiremos un modelo analítico que permita la detección precoz de eventos anómalos en estados primarios que nos ayuden a determinar el momento más adecuado para intervenir sobre los equipos industriales antes que deriven en un fallo y consecuentemente en paros no previstos. Para ello estableceremos el ciclo de vida de los equipos determinando la salud de estos a partir de la información obtenida de los distintos sensores de cada equipo. Diseñar un sistema de monitorización en tiempo real como soporte a la toma de decisiones y análisis de los principales factores que pueden afectar a la vida útil de cada equipo y a su rendimiento operativo. |
|---|