Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial y agrícola, utilizando estrategias de machine learning

Abstract

Este proyecto se centra en el desarrollo de un algoritmo computacional avanzado para mejorar el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial y agrícola utilizando Técnica profesionals 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.