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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38194

    Título
    Mantenimiento Predictivo: Historia, una guía de implementación y enfoques actuales
    Autor
    Santalices Pérez, Saúl
    Director o Tutor
    Gento Municio, Ángel ManuelAutoridad UVA
    StauB, Bernd
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2019
    Titulación
    Grado en Ingeniería en Organización Industrial
    Résumé
    Debido al aumento del número de sensores utilizados en las plantas de producción, la posibilidad de obtener datos de estas ha incrementado considerablemente. Esto conlleva la posibilidad de detectar fallos antes de que estos ocurran y futuras paradas que afecten a las plantas de producción. Las tecnologías de mantenimiento predictivo permiten predecir eventos futuros, convirtiéndolas en herramientas para afrontar los retos que surjan en los mercados competitivos. Esta tesis está dividida en cinco partes. La primera, describe el mantenimiento a lo largo de la historia, mientras que la segunda está enfocada en el mantenimiento predictivo. El tercer punto es una guía de implementación de un programa de mantenimiento predictivo para cualquier organización interesada en el tema. Finalmente, las dos últimas partes hacen referencia a los enfoques más comunes en inteligencia artificial donde se explican técnicas importantes como “Artificial Neural Networks” y “Machine Learning”, describiendo algunos ejemplos donde fueron usadas para realizar mantenimiento predictivo.
    Materias Unesco
    1203.04 Inteligencia Artificial
    3304.09 Mantenimiento de Los Ordenadores
    Palabras Clave
    Mantenimiento predictivo
    Inteligencia artificial
    Industria 4.0
    Departamento
    Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de Mercados
    Hochschule Albstadt-Sigmaringen
    Idioma
    eng
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38194
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30977]
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    Nombre:
    TFG-I-1399.pdf
    Tamaño:
    2.885Mo
    Formato:
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