Detección de Anomalías Habilitada por Auto-Encoder en Datos de Aceleración: Estudio de Caso en Operaciones de Manejo de Contenedores
Autores: Jakovlev, Sergej; Voznak, Miroslav
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Detección de Anomalías Habilitada por Auto-Encoder en Datos de Aceleración: Estudio de Caso en Operaciones de Manejo de Contenedores
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Aumento
Pérdidas de carga
Daños a la infraestructura
Errores humanos
Volúmenes de contenedorización
Detección de impactos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
El aumento repentino en los volúmenes de contenedorización en todo el mundo ha incrementado el número total de pérdidas de carga, daños a la infraestructura y errores humanos. Las pérdidas más críticas ocurren durante los procedimientos de manipulación realizados por grúas portuarias al deslizar los contenedores hacia las bahías internas del barco a lo largo de las guías de celdas verticales, dañando los marcos metálicos principales y causando que la estructura se deforme y pierda su integridad y estabilidad. Pueden ocurrir fuertes impactos físicos en cualquier momento, por lo que la información oportuna es crítica para garantizar la claridad de los procesos sin detener las operaciones. Este problema no ha sido abordado completamente en la literatura reciente, ni por investigadores de la comunidad de ingeniería ni por representantes de las empresas de logística. En este documento, hemos analizado los medios convencionales utilizados para detectar estos impactos críticos y hemos encontrado que están desactualizados, sin capacidad de evaluación en tiempo real, solo con resultados de evaluación visual post-factum. Una información más confiable y oportuna podría beneficiar a muchos actores en la cadena de transporte, haciendo que los procesos de transporte sean más eficientes, seguros y confiables. La solución propuesta incorpora la unidad de hardware de monitoreo y el mecanismo de análisis, a saber, la tecnología de auto-codificador, que utiliza el parámetro de aceleración para identificar anomalías en los datos de los sensores e informa al usuario final si estos impactos críticos ocurrieron durante los procedimientos de manipulación. El método analítico de auto-codificador propuesto se compara con la metodología de detección de impactos (IDM), y el resultado indica que la solución propuesta es capaz de detectar eventos críticos al analizar las curvas de señales remodeladas, detectando los mismos impactos que el IDM, mientras mejora la velocidad de los períodos de detección a corto plazo. Logramos detectar-predecir entre 9 y 18 impactos, dependiendo del eje de oscilación del contenedor. Un estudio experimental sugiere que, si se programa correctamente, el auto-codificador (AE) puede ser utilizado para detectar desviaciones en eventos de series temporales en diferentes escenarios de manipulación de contenedores.
Descripción
El aumento repentino en los volúmenes de contenedorización en todo el mundo ha incrementado el número total de pérdidas de carga, daños a la infraestructura y errores humanos. Las pérdidas más críticas ocurren durante los procedimientos de manipulación realizados por grúas portuarias al deslizar los contenedores hacia las bahías internas del barco a lo largo de las guías de celdas verticales, dañando los marcos metálicos principales y causando que la estructura se deforme y pierda su integridad y estabilidad. Pueden ocurrir fuertes impactos físicos en cualquier momento, por lo que la información oportuna es crítica para garantizar la claridad de los procesos sin detener las operaciones. Este problema no ha sido abordado completamente en la literatura reciente, ni por investigadores de la comunidad de ingeniería ni por representantes de las empresas de logística. En este documento, hemos analizado los medios convencionales utilizados para detectar estos impactos críticos y hemos encontrado que están desactualizados, sin capacidad de evaluación en tiempo real, solo con resultados de evaluación visual post-factum. Una información más confiable y oportuna podría beneficiar a muchos actores en la cadena de transporte, haciendo que los procesos de transporte sean más eficientes, seguros y confiables. La solución propuesta incorpora la unidad de hardware de monitoreo y el mecanismo de análisis, a saber, la tecnología de auto-codificador, que utiliza el parámetro de aceleración para identificar anomalías en los datos de los sensores e informa al usuario final si estos impactos críticos ocurrieron durante los procedimientos de manipulación. El método analítico de auto-codificador propuesto se compara con la metodología de detección de impactos (IDM), y el resultado indica que la solución propuesta es capaz de detectar eventos críticos al analizar las curvas de señales remodeladas, detectando los mismos impactos que el IDM, mientras mejora la velocidad de los períodos de detección a corto plazo. Logramos detectar-predecir entre 9 y 18 impactos, dependiendo del eje de oscilación del contenedor. Un estudio experimental sugiere que, si se programa correctamente, el auto-codificador (AE) puede ser utilizado para detectar desviaciones en eventos de series temporales en diferentes escenarios de manipulación de contenedores.