Publication: Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial y agrícola, utilizando estrategias de machine learning
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Date
2024
Authors
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Publisher
Corporación Universitaria Remington
Abstract
Este proyecto se centra en el desarrollo de un algoritmo computacional avanzado para mejorar el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial y agrícola utilizando técnicas de machine learning. El objetivo principal es identificar condiciones de fallo potenciales en equipos antes de que ocurran, optimizando así los procesos de mantenimiento y reduciendo costos operativos. El algoritmo propuesto integra estrategias de machine learning, incluyendo modelos de regresión logística y redes neuronales, para analizar datos operativos en tiempo real. Se han utilizado conjuntos de datos detallados que incluyen variables como temperatura, velocidad de rotación, torque y desgaste de herramientas, entre otros, para entrenar y validar los modelos.
Description
Keywords
Machine learning, Mantenimiento predictivo, Regresión logística, Redes neuronales, Preprocesamiento de datos, Clasificación de fallas, Dataset, Feature engineering, Entrenamiento del modelo, Evaluación del modelo, Validación cruzada, Predicciones, Estrategias de mantenimiento, Optimización de recursos, Tiempo de inactividad, Redes neuronales, Algoritmo de clasificación, Datos sintéticos, Pipeline de machine learning, Normalización, Escalamiento, One-Hot Encoding, Análisis exploratorio de datos