Conferencia virtual sobre Machine Learning en el Mantenimiento Predictivo

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El preventivo sistemático de los equipos evita paradas no programadas o daños catastróficos, pero resulta caro, muchos componentes se reemplazan a pesar de estar en buen estado.

El mantenimiento predictivo basado en datos, consiste en la medición de algún parámetro físico que indique el estado y operatividad del componente, la decisión de remplazarlo se toma en función de la condición en que se encuentra. Permite extender la vida de componentes costosos, reducir los tiempos de parada, optimizar el inventario de piezas de repuesto y maximizar la vida del equipo.

La monitorización de los equipos en tiempo real, mediante analizadores de de vibraciones es una de las técnicas más usadas para la captura de datos que describan su funcionamiento en condiciones correctas y de fallo. A partir de estos datos se diseñan los indicadores de condición, con el objetivo es desarrollar un algoritmo de Machine Learning, con un modelo de decisión para la detección automática y el diagnostico de fallos, que prediga una ventana de tiempo en el que el equipo fallará y necesitará mantenimiento.

Dentro del ciclo de conferencias y mesas redondas virtuales, de la Federación Iberoamericana de Ingeniería Mecánica para este año: «Ingeniería Mecánica en el siglo XXI. Nuevos retos y oportunidades», el próximo día 5 de mayo, de 17:00 a 18:30, se va a celebrar la conferencia del Profesor René Vinicio Sánchez, Ingeniero Mecánico y Doctor en Tecnologías Industriales, titulada: «DIAGNÓSTICO DE FALLOS DE MAQUINARIA ROTATIVA MEDIANTE SEÑALES DE VIBRACIÓN, CORRIENTE Y EMISIÓN ACÚSTICA EMPLEANDO IA». Solicitud de inscripción.