Ciencia de datos para la industria
Las plantas industriales ya registran miles de lecturas por minuto de vibración, temperatura o consumo. La ciencia de datos convierte esas señales en alertas tempranas, menos paradas no planificadas y procesos más eficientes.
El problema
Una avería inesperada detiene la línea y dispara los costos.
Se cambian piezas que aún funcionan… y fallan otras que no tocaban.
La inspección manual llega tarde y no escala.
Casos de uso
Pasa el cursor por cada caso para ver cómo funciona por dentro.
Mantenimiento predictivo
Detectar la degradación de un equipo antes de la avería.
Detección de anomalías, modelos de vida útil remanenteControl de calidad automático
Inspección visual de piezas con visión por computador.
Redes neuronales convolucionalesEficiencia energética
Predecir y reducir el consumo de la planta.
Regresión y optimizaciónOptimización de procesos
Ajustar parámetros de máquina para maximizar el rendimiento.
Modelos sustitutos y optimización bayesianaEjemplo
Ejemplo ilustrativo con datos sintéticos.
Detección temprana de una avería
Vibración de un rodamiento durante 72 horas
Ver datos
| Hora | Vibración |
|---|---|
| 1 h | 2,01 mm/s |
| 2 h | 2,05 mm/s |
| 3 h | 2,12 mm/s |
| 4 h | 2,11 mm/s |
| 5 h | 2,17 mm/s |
| 6 h | 2,21 mm/s |
| 7 h | 2,02 mm/s |
| 8 h | 2,17 mm/s |
| 9 h | 2 mm/s |
| 10 h | 2,24 mm/s |
| 11 h | 2,01 mm/s |
| 12 h | 2,1 mm/s |
| 13 h | 1,95 mm/s |
| 14 h | 2,2 mm/s |
| 15 h | 2,02 mm/s |
| 16 h | 2,01 mm/s |
| 17 h | 2,01 mm/s |
| 18 h | 2,16 mm/s |
| 19 h | 2,01 mm/s |
| 20 h | 1,94 mm/s |
| 21 h | 2,07 mm/s |
| 22 h | 2,1 mm/s |
| 23 h | 2,21 mm/s |
| 24 h | 2,24 mm/s |
| 25 h | 2,17 mm/s |
| 26 h | 2,07 mm/s |
| 27 h | 2,19 mm/s |
| 28 h | 2,01 mm/s |
| 29 h | 1,95 mm/s |
| 30 h | 2,04 mm/s |
| 31 h | 2,23 mm/s |
| 32 h | 2,13 mm/s |
| 33 h | 2,11 mm/s |
| 34 h | 2,04 mm/s |
| 35 h | 1,97 mm/s |
| 36 h | 2,22 mm/s |
| 37 h | 2,03 mm/s |
| 38 h | 1,95 mm/s |
| 39 h | 2,15 mm/s |
| 40 h | 2,25 mm/s |
| 41 h | 1,95 mm/s |
| 42 h | 2,12 mm/s |
| 43 h | 2,09 mm/s |
| 44 h | 2,14 mm/s |
| 45 h | 2,27 mm/s |
| 46 h | 1,98 mm/s |
| 47 h | 2,06 mm/s |
| 48 h | 2,26 mm/s |
| 49 h | 2,27 mm/s |
| 50 h | 2,6 mm/s |
| 51 h | 2,74 mm/s |
| 52 h | 3,06 mm/s |
| 53 h | 2,95 mm/s |
| 54 h | 3,3 mm/s |
| 55 h | 3,47 mm/s |
| 56 h | 3,64 mm/s |
| 57 h | 4,08 mm/s |
| 58 h | 4,29 mm/s |
| 59 h | 4,42 mm/s |
| 60 h | 4,79 mm/s |
| 61 h | 4,98 mm/s |
| 62 h | 5,51 mm/s |
| 63 h | 5,62 mm/s |
| 64 h | 5,9 mm/s |
| 65 h | 6,54 mm/s |
| 66 h | 6,69 mm/s |
| 67 h | 7,23 mm/s |
| 68 h | 7,26 mm/s |
| 69 h | 7,59 mm/s |
| 70 h | 8,14 mm/s |
| 71 h | 8,41 mm/s |
| 72 h | 8,94 mm/s |
Tecnologías aplicadas a industria
Cómo la realidad extendida, la simulación y el IoT amplían lo que la ciencia de datos puede hacer en este sector.
Cómo medimos el éxito
Horas entre la alerta del modelo y el fallo o la alarma tradicional.
Alertas que no correspondían a un problema real (precisión del modelo).
Tiempo productivo de la línea antes y después del sistema predictivo.