DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN WEB PARA LA VISUALIZACIÓN DE ALERTAS DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO EN EQUIPOS DE METALMECÁNICA

En la actualidad, la industria de la metalmecánica carece de herramientas de mantenimiento predictivo eficaces que permitan disminuir los costosos tiempos de inactividad causados por daños en la maquinaria. En este sentido, el proyecto de grado presentado en este documento se centra en el desarrollo de un sistema de información basado en aprendizaje automático que permita predecir fallos de máquinas industriales, a partir de comportamientos anómalos. El proyecto hace parte de un proyecto de investigación del Grupo de Investigación Entre Ciencia e Ingeniería denominado “Aplicación de tecnologías de Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial al mantenimiento predictivo” que se lleva a cabo en la actualidad en la Universidad Católica de Pereira. Si bien el proceso completo del proyecto de investigación comprende la recopilación de datos a través de sensores, su limpieza y almacenamiento, uso de algoritmos de inteligencia artificial para predecir anomalías en la maquinaria y, finalmente la visualización y generación de alertas de mantenimiento; este proyecto se enfoca únicamente en el desarrollo de la interfaz de visualización y generación de alertas de mantenimiento. El software ha sido desarrollado siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software y se espera que los resultados obtenidos puedan ser fáciles de interpretar y contribuyan significativamente a mejorar la productividad industrial y reducir los costos asociados con el tiempo de inactividad no planificado de la maquinaria. Abstract:Currently, the metalworking industry lacks effective predictive maintenance tools to reduce costly downtime caused by machinery damage. In this sense, the degree project presented in this paper focuses on the development of an information system based on machine learning that allows predicting failures of industrial machines, based on anomalous behaviors. The project is part of a research project of the Entre Ciencia e Ingeniería Research Group called "Application of Internet of Things and Artificial Intelligence technologies to predictive maintenance" that is currently being carried out at the Universidad Católica de Pereira. Although the whole process of the research project involves data collection through sensors, its cleaning and storage, use of artificial intelligence algorithms to predict anomalies in the machinery and finally the visualization and generation of maintenance alerts; this project focuses only on the development of the visualization interface and generation of maintenance alerts. The software has been developed following good software engineering practices and it is expected that the results obtained can be easily interpreted and contribute significantly to improving industrial productivity and reducing costs associated with unplanned machine downtime.

• Autores: Loaiza Tellez, Joan S; Toro Lazo, Alonso; Blandon, Juan C
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Católica de Pereira
• Repositorio: Repositorio Institucional - RIBUC
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucp.edu.co:10785/16198
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10785/16198
• Palabra clave: Aprendizaje automatico; Machine Learning; Mantenimiento predictivo; Predictive Maintenance; Internet de las Cosas (IoT); Internet of Things (IoT); Metalmecánica; Metalworking
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/