Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Prepara tus exámenes con los documentos que comparten otros estudiantes como tú en Docsity
Los mejores documentos en venta realizados por estudiantes que han terminado sus estudios
Estudia con lecciones y exámenes resueltos basados en los programas académicos de las mejores universidades
Responde a preguntas de exámenes reales y pon a prueba tu preparación
Consigue puntos base para descargar
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Comunidad
Pide ayuda a la comunidad y resuelve tus dudas de estudio
Descubre las mejores universidades de tu país según los usuarios de Docsity
Ebooks gratuitos
Descarga nuestras guías gratuitas sobre técnicas de estudio, métodos para controlar la ansiedad y consejos para la tesis preparadas por los tutores de Docsity
El concepto de mantenimiento predictivo, una de las transformadoras tecnologías de la industria 4.0. Se discute la necesidad de este tipo de mantenimiento, su comparación con el mantenimiento reactivo y preventivo, y cómo el internet of things (iot) y la internet of things industrial (iiot) facilitan su aplicación. Se detalla el proceso de creación de un modelo predictivo utilizando datos de sensores digitales y machine learning.
Tipo: Apuntes
1 / 4
Esta página no es visible en la vista previa
¡No te pierdas las partes importantes!
El Mantenimiento Predictivo es uno de los desarrollos más transformadores e importantes que nos empujan a la cuarta revolución industrial, La Industria 4.0. Para comprender el Mantenimiento Predictivo, debemos entender dónde surge la necesidad de mantenimiento. También debemos comparar y contrastar el Mantenimiento Predictivo con sus alternativas, Mantenimiento Reactivo y Mantenimiento Preventivo. Debido a las leyes de la física, toda la maquinaria y las piezas móviles se desgastan con el tiempo y tienen una vida útil finita, que eventualmente se descomponen. Aunque a nadie le gusta tener que lidiar con el mantenimiento y las reparaciones, estas tareas deben realizarse para que todo funcione sin problemas. Si no prestamos suficiente atención al mantenimiento, las reparaciones posteriores pueden ser mucho más costosas y llevar mucho tiempo. Para implementar el Mantenimiento Predictivo, las máquinas deben estar equipadas con sensores digitales. Estos sensores recopilan datos del mundo real sobre propiedades físicas tales como vibración, presión y temperatura, así como propiedades eléctricas de corriente e inductancia. Cuando las máquinas o dispositivos recopilan datos y se conectan entre sí a través de una plataforma digital, pueden comunicarse y compartir información. Esto crea un Internet of Things (IoT), en el que los objetos interconectados pueden proporcionar una mayor utilidad al proporcionar comentarios sobre su uso e interacciones entre ellos. La aplicación industrial de IoT se llama Internet of Things Industrial (IIoT). Usando IIoT, toda la maquinaria y dispositivos dentro de una fábrica o en múltiples fábricas pueden conectarse entre sí en una sola red. La red IIoT puede incluso expandirse a canales de distribución, instalaciones de operaciones y otras instalaciones e instalaciones fuera del sitio. Este nivel de interconexión crea una sinergia increíble entre maquinaria, dispositivos y cualquier cosa equipada con sensores digitales. Además, la aplicación de IoT e IIoT crea muchas nuevas oportunidades y avances que antes no eran posibles.
puede utilizar para identificar oportunidades para aumentar la eficiencia operativa. Ahora que se ha creado el modelo, los datos se pueden recopilar y analizar continuamente desde las máquinas del mundo real mientras se opera para monitorear las condiciones y el estado de los componentes mecánicos y eléctricos. A medida que se recopilan más y más datos con el tiempo, la precisión del modelo mejora aún más. Cleverpy se especializa en desarrollar programas de Machine Learning y ayudar a las empresas a implementarlos. Por lo general, las organizaciones utilizarán Cloud Computing para almacenar y procesar las grandes cantidades de datos creados por estos procesos.
