Predictive maintenance through data-driven approaches

  1. Jorge Meira 1
  2. Eugenia Pérez Pons 2
  3. Javier Parra Domínguez 2
  4. Goreti Marreiros 1
  5. Carlos Ramos 1
  1. 1 Institute of Engineering, Polytechnic of Porto
  2. 2 Universidad de Salamanca
    info

    Universidad de Salamanca

    Salamanca, España

    ROR https://ror.org/02f40zc51

Libro:
Proceedings of the III Workshop on disruptive information and communication technologies for innovation and digital transformation
  1. Javier Parra Domínguez (ed. lit.)
  2. Sara Rodríguez González (ed. lit.)
  3. Javier Prieto Tejedor (ed. lit.)
  4. Juan Manuel Corchado Rodríguez (ed. lit.)

Editorial: Ediciones Universidad de Salamanca ; Universidad de Salamanca

ISBN: 978-84-1311-579-5

Año de publicación: 2021

Páginas: 13-25

Congreso: Workshop on disruptive information and communication technologies for innovation and digital transformation (3. 2020. Salamanca)

Tipo: Aportación congreso

DOI: 10.14201/0AQ03111326 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Resumen

Hoy en día, el Internet Industrial promete transformar nuestro mundo. La fusión del sistema industrial global que se realizó fruto de la Revolución Industrial, con los sistemas de comunicación e informáticos abiertos de comunicación desarrollados como parte de la revolución de Internet, abre nuevas fronteras para acelerar la productividad, reducir la ineficacia y eldespilfarro, y mejorar la experiencia de trabajo del ser humano. Con la apariciónde la Industria 4.0, los sistemas inteligentes y el aprendizaje automáticodentro de la inteligencia artificial, los enfoques de mantenimiento predictivose han aplicado ampliamente en las industrias para manejar el estado de salud de los equipos industriales. Este artículo se centra en el campo del mantenimiento predictivo, describiendo y especificando sus técnicas, aplicaciones en el mundo real, los métodos y enfoques ampliamente utilizados, así como sus desafíos.

Fuente de los datos: Dialnet