Ando estos últimos meses aprendiendo de aquí y de allá sobre Machine Learning (ML). El potencial de esta tecnología de cara a predecir las fallas en los equipos me tiene fascinado. El mantenimiento predictivo es antiguo ya, y las tecnologías disponibles para adquirir los datos no solo están maduras, sino que por fin comienzan a estar disponibles a precios asequibles. No obstante, lo que nunca he tenido claro era la viabilidad de su aplicación al mundo real. O bien necesitabas pagar sumas astronómicas por un software complejo de utilizar, o bien tenías que emplear un tiempo del que no dispones para trabajar con los datos y tratar de extraer información valiosa de los análisis estadísticos. Sin embargo, el ML es prometedor y por ello ando recopilando información de donde puedo. A continuación algunos enlaces interesantes:
- Aplicación de técnicas de Machine Learning con regularización al diagnóstico de fallos en motores de inducción, trabajo de fin de grado de Carlos Del Pozo Gallego.
- Machine Learning for Predictive Maintenance: A Multiple ClassifiersApproach , un paper de 2015 publicado en IEEE Transactions on Industrial Informatics .
- Big Data and Machine Learning for Predictive Maintenance, una conferencia de Paul Peeling, de MathWorks.
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