¿Trabajas con equipos operativos que recopilan datos de sensores? En este seminario, aprenderás cómo puedes utilizar esos datos para el Mantenimiento Predictivo, el monitoreo inteligente de la salud de los sistemas para evitar fallos futuros en el equipo. En lugar de seguir un cronograma de mantenimiento tradicional, los horarios de mantenimiento predictivo se determinan mediante algoritmos analíticos y datos de sensores. Con el mantenimiento predictivo, las organizaciones pueden identificar problemas antes de que el equipo falle, localizar la causa raíz de la falla y programar el mantenimiento tan pronto como sea necesario.
Aspectos destacados:
- Acceso y preprocesamiento de datos de diversas fuentes
- Uso de aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos
- Creación de paneles para visualizar e interactuar con los resultados del modelo
- Implementación de algoritmos predictivos en sistemas de producción y dispositivos embebidos
- Uso de simulación para generar datos para fallos costosos o difíciles de reproducir
Sobre el Presentador:
Russell Graves es Ingeniero de Aplicaciones en MathWorks, enfocado en aprendizaje automático e ingeniería de sistemas. Antes de unirse a MathWorks, Russell trabajó con la Universidad de Tennessee y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge en investigación de sistemas de transporte inteligente, con un enfoque en aprendizaje automático multiagente y controles de sistemas complejos. Russell tiene una licenciatura y una maestría en Ingeniería Mecánica de la Universidad de Tennessee y es candidato a doctorado en ingeniería mecánica en etapa avanzada.
Capítulos:
00:00 Introducción
00:47 ¿Por qué hacer Mantenimiento Predictivo?
05:07 Conceptos de Mantenimiento Predictivo
08:51 Monitoreo de Condiciones en MATLAB
10:08 Extracción de Características usando el Diseñador de Características Diagnósticas
17:11 Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático usando el Aprendiz Clasificador
22:25 Predicción de la Vida Útil Restante
24:39 Entrenamiento de un Modelo de Degradación Exponencial
28:13 Modelado de Sistemas para Mantenimiento Predictivo en Simulink
31:40 Implementación de Algoritmos de Mantenimiento Predictivo
34:00 Resumen
#mantenimientopredictivo
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