Caso de éxito
Mantenimiento predictivo industrial
(basándose en el sonido)
El reto
Una empresa del sector industrial tiene maquinaria que participa en el proceso de fabricación automatizada.
Así que la planta dispone de micrófonos instalados cerca de las máquinas, los cuales registran el ruido.
Objetivos
Detectar que una máquina fallará antes de que falle, para poder hacer mantenimiento preventivo.
¿Cómo lo hemos hecho?
- Autoencoder
- Deep learning
- Neural network
- Unsupervised learning
- Mantenimiento predictivo
- Análisis del sonido
Resultados proporcionados
Detectamos que una máquina fallará antes de que lo haga, y así evitamos posibles paradas de producción.