Diseño de un modelo para mantenimiento predictivo en motores de inducción utilizando técnicas de la Industria 4.0

• Autor: Contreras Alvarez, Jose Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/4275
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/4275
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Mantenimiento predictivo; Motores eléctricos; Mantenimiento industrial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03

La industria en el mundo está pasando por un constante cambio tecnológico. El Perú no es ajeno a tales cambios, actualmente se está fomentando lentamente, pero a pasos firmes el desarrollo de nuevas tecnologías, tales como la Inteligencia artificial, el trabajo colaborativo, el Big data, el internet de las cosas (loT), que nos están introduciendo a la cuarta revolución industrial o industria 4.0. La industria en general tiene como uno de sus activos principales al motor de inducción, y en ese sentido es necesario implementar un método de mantenimiento predictivo basado en la inteligencia artificial, el cual monitorizara el estado del motor, con el finde predecir el momento adecuado de cambio de sus elementos, y así evitar las paradas inesperadas que generan altos costes, haciendo a la industria local más competitiva. Es así que, el presente trabajo utilizara el aprendizaje supervisado de Machine Learning para predecir el estado de los rodamientos del motor de inducción. Se trabajará con datos experimentales de la base de datos de acceso público de la Case Western Reserve University (Case Western & University Reserve (CWRU), n.d.), los cuales obtuvieron mediante diversos ensayos controlados en laboratorio.