This post was originally published in spanish in March of 2019.
In the last months, I’ve been learning about Machine Learning (ML). The potential of this technology to predict the failures of a equipment drives me 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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