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Enfoques Inteligentes para la Detección de Anomalías en Sistemas de Aire Comprimido: Una Revisión Sistemática

Autores: Mallia, Jasmine; Francalanza, Emmanuel; Xuereb, Peter; Refalo, Paul

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Enfoques Inteligentes para la Detección de Anomalías en Sistemas de Aire Comprimido: Una Revisión Sistemática


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Ineficiencias
Sistemas de aire comprimido
Tecnologías de la industria 4.0
Revisión sistemática de la literatura
Métodos de aprendizaje automático
Redes neuronales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las ineficiencias dentro de los sistemas de aire comprimido (SAC) requieren la integración de tecnologías de la Industria 4.0 para operaciones financieramente viables y sostenibles. Se llevó a cabo una revisión sistemática de la literatura sobre enfoques inteligentes dentro de los SAC, en la que la metodología de investigación se basó en las directrices PRISMA. La búsqueda se realizó el 1 de noviembre de 2022 en dos bases de datos: Scopus y Web of Science. La metodología de investigación resultó en 37 artículos elegibles para un análisis cualitativo y bibliométrico basado en un conjunto de preguntas de investigación. Estas tenían como objetivo identificar características específicas de las publicaciones seleccionadas. Así, la revisión realizó un análisis exhaustivo sobre enfoques matemáticos, múltiples métodos de aprendizaje automático (ML), la implementación de redes neuronales (NN), el desarrollo de técnicas de series temporales, análisis comparativo y técnicas híbridas. Esta revisión sistemática de la literatura permitió la comparación de estos enfoques, ampliando la perspectiva sobre cómo se pueden implementar tales métodos dentro de los SAC para un enfoque más inteligente. Cualquier limitación o desafío enfrentado se mitigó a través de un procedimiento imparcial que involucró múltiples bases de datos, términos de búsqueda e investigadores. Por lo tanto, esta revisión sistemática resultó en discusiones e implicaciones para la definición de futuras implementaciones de enfoques inteligentes que podrían resultar en SAC sostenibles.

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