Resumen

Este estudio se enfoca en el análisis de datos por medio de una técnica de visualización que combina métodos de agrupamiento y búsqueda de proyección exploratoria, cuya aplicación permite la validación de sensores y monitoreo de condiciones como herramienta de toma de decisiones, basada en análisis visual para el posterior mantenimiento predictivo (PdM). Esta estrategia permite analizar la estructura de los conjuntos de datos e identificar claramente los problemas en las máquinas, anticipando posibles fallas. Los datos utilizados para el desarrollo del estudio comprenden diversas herramientas industriales para realizar cortes con agua a alta presión (waterjet). Esta información fue facilitada por el  Grupo Antolin, una multinacional del sector automotriz. 

• Materias:Toma de decisiones - Modelos matemáticos Toma de decisiones Mantenimiento Fabricas - Mantenimiento y reparación Automatización
• Subjects:Decision-making - Mathematical models Decision making Maintenance Factories - Maintenance and repair Automation
• Palabras claves:Industria 4.0, Internet industrial de las cosas, Fábricas inteligentes, Manufactura avanzada, Big Data industrial, Mantenimiento predictivo, Visualización, Aprendizaje automático, Agrupación, Búsqueda de proyección exploratoria
• Keywords:Industry 4.0, Industrial internet of things, Smart factories, Advanced manufacturing, Industrial big data, Predictive maintenance, Visualization, Machine learning, Clustering, Exploratory projection pursuit