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⌚Tiempos:
00:00 - Introducción
00:14 - Ejemplo de vibración del motor
00:47 - ¿Cómo sabemos cuándo la vibración es inusual?
01:54 - Condición de operación normal
04:28 - Registro para el seminario web
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Aquí hay un ejemplo básico de cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo. No necesitas ser ingeniero para entender esto. Es muy básico y divertido, y puedes comprenderlo muy fácilmente.
Tenemos dos sensores de vibración aquí. Los sensores de vibración se utilizan generalmente en equipos rotativos como motores, ventiladores, bombas, cajas de engranajes, etc.
Supongamos que tenemos nuestros dos sensores de vibración instalados en un motor eléctrico. Podemos usar estos sensores para medir la vibración de este motor.
En operación normal, tenemos una vibración normal para el motor. Pero, cuando hay algo mal con el motor, tendremos una vibración inusual.
Ahora, la pregunta es, ¿cómo sabemos cuándo la vibración es inusual? ¿Qué deberíamos considerar como una vibración inusual?
Bueno, para hacer esto, hoy en día, con todos los avances en IA o Inteligencia Artificial, podemos usar técnicas simples de aprendizaje automático para averiguarlo.
Para hacer esto, puedo simplemente medir la vibración del sensor A, en un momento aleatorio, y anotarlo. Luego, al mismo tiempo, puedo medir la vibración del sensor B. Así que en un momento dado, medí la vibración de ambos sensores.
Repetiré esta medición una vez más. Los valores son un poco más altos, pero aún están en el mismo rango.
Una cosa a tener en cuenta aquí es que no importa cuándo mida estos valores. Quiero decir, podría medir estos valores en cualquier momento aleatorio.
Pero lo único que importa aquí es que la medición de ambos sensores debe ocurrir al mismo tiempo. Eso significa que necesito medir los valores para el sensor A y el sensor B al mismo tiempo.
Ok, repetiré este proceso de medir los valores para ambos sensores unas cuantas veces más. Al hacer esto, puedo obtener más puntos de datos sobre la vibración del motor en condiciones normales.
Ahora, ¿por qué mido estos valores o puntos de datos, preguntas?
La razón por la que mido estos valores es para poder desarrollar algún tipo de modelo para la vibración del motor en condiciones de operación normal.
Eso significa que, utilizando estos puntos de datos, ahora puedo tener una buena comprensión de cuál podría ser aproximadamente el valor de la vibración del motor cuando está funcionando en modo normal y sin problemas.
Ahora, supongamos que un día, y nuevamente en un momento aleatorio, veo que el valor del sensor A es 8, y al mismo tiempo, el valor del sensor B es 2. Este es claramente un valor inusual.
¿Cómo digo esto?
Porque ya he medido la vibración de este motor varias veces y he APRENDIDO que cuando el motor está funcionando en modo normal y sin problemas, los valores de vibración generalmente deberían caer en esta área, ¿verdad?
Este es el modelo que he desarrollado para los momentos en que el motor está funcionando en modo normal y sin problemas.
Ahora que veo un valor fuera de esta área o fuera de este modelo, puedo decir fácilmente que este nuevo valor no es normal y puede indicar que podría haber algo mal con el motor.
Así es como puedo usar el aprendizaje automático para detectar el comportamiento inusual de una máquina.
Así que este fue un ejemplo simple de usar el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo.
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