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Pronóstico de Fallos en Electrodomésticos: Un Enfoque de Aprendizaje Automático para el Mantenimiento Predictivo

Autores: Fernandes, Sofia; Antunes, Mário; Santiago, Ana Rita; Barraca, João Paulo; Gomes, Diogo; Aguiar, Rui L.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Pronóstico de Fallos en Electrodomésticos: Un Enfoque de Aprendizaje Automático para el Mantenimiento Predictivo


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Aparatos de calefacción
Consumo de energía
Dispositivo defectuoso
Adquisición de datos
Detección de fallos
Modelos de mantenimiento predictivo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los aparatos de calefacción consumen aproximadamente el 48% de la energía gastada en electrodomésticos cada año. Además, un dispositivo que no funciona correctamente puede aumentar aún más el costo. Por lo tanto, es necesario crear métodos que puedan identificar las fallas y eventualidades del equipo antes de que ocurran. Esto solo es posible con una combinación de adquisición de datos, análisis y predicción/prevención. Este documento presenta una infraestructura que apoya las capacidades mencionadas anteriormente y se implementó para la detección de fallas en calderas, haciendo posible prever fallos y errores. También presentamos nuestros modelos iniciales de mantenimiento predictivo basados en los datos recopilados.

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