Resumen

El mantenimiento de los equipos es una necesidad en todos los sectores industriales, ya que repercute en la calidad, la seguridad y la productividad de cualquier sistema de fabricación. Por lo tanto, la capacidad de estimar la probabilidad de que una máquina monitoreada complete con éxito una actividad predeterminada, teniendo en cuenta los datos históricos de los sensores de la máquina y la carga de trabajo inminente, se podría determinar la programación de actividades en un sistema de producción de Industria 4.0. El enfoque propuesto utiliza un modelo de regresión logística que evalúa el estado de los equipos y un modelo de red neuronal para estimar la probabilidad de fallo. Los resultados demuestran que esta metodología mejora la predicción de la probabilidad de cumplir con la actividad programada.

• Materias:Tecnología inteligente Control predictivo Logística Sensores
• Subjects:Smart technology Predictive control Logistics sensors
• Palabras claves:Industria 4.0; Pronóstico; Sistema ciberfísico; Mantenimiento inteligente; Carga de trabajo de la máquina
• Keywords:Industry 4.0; Prognostics; Cyber-physical system; Smart maintenance; Machine workload