Algoritmos de aprendizaje supervisado utilizando datos de monitoreo de condiciones: un estudio para el pronóstico de fallas en máquinas.

Este trabajo proporciona una visión general de algunos métodos de Machine Learning y Deep Learning como herramientas fundamentales en la detección de fallas potenciales de los activos físicos utilizando técnicas de monitoreo de condiciones, para esto, en la primera parte se aplican algoritmos de apr...

Full description

Autores:: Huertas Mora, Alexander

Tipo de recurso:: Masters Thesis

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Universidad Santo Tomás

Repositorio:: Universidad Santo Tomás

Idioma:: spa

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description	Este trabajo proporciona una visión general de algunos métodos de Machine Learning y Deep Learning como herramientas fundamentales en la detección de fallas potenciales de los activos físicos utilizando técnicas de monitoreo de condiciones, para esto, en la primera parte se aplican algoritmos de aprendizaje supervisado de clasificación y regresión en diferentes casos de estudio; al comparar el desempeño de los modelos se muestra la efectividad de las redes neuronales profundas LSTM, cuyas propiedades son de gran valor en el procesamiento de datos secuenciales y prometen aplicaciones más potentes en la ingeniería de mantenimiento. En la segunda parte se argumenta la efectividad al ajustar apropiadamente la arquitectura de la red neuronal e implementar algoritmos híbridos que maximizan el rendimiento del modelo. En la tercera parte se describe e implementa una aplicación Web para poner en producción un modelo de clasificación de fallas en rodamientos, el algoritmo seleccionado para la solución Web es Gradient Boosting debido al buen desempeño con el conjunto de datos y eficiencia en el uso de recursos computacionales, con este desarrollo se facilita el acceso al usuario final al modelo de clasificación. Por último, se aplica un método de análisis de supervivencia con un estimador estadístico, cuyo propósito es calcular el tiempo medio de vida de la máquina y las curvas de supervivencia, con la finalidad de comparar la probabilidad de falla durante el tiempo de operación del activo físico.
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Repositorio Institucionalhttp://hdl.handle.net/11634/29886reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEste trabajo proporciona una visión general de algunos métodos de Machine Learning y Deep Learning como herramientas fundamentales en la detección de fallas potenciales de los activos físicos utilizando técnicas de monitoreo de condiciones, para esto, en la primera parte se aplican algoritmos de aprendizaje supervisado de clasificación y regresión en diferentes casos de estudio; al comparar el desempeño de los modelos se muestra la efectividad de las redes neuronales profundas LSTM, cuyas propiedades son de gran valor en el procesamiento de datos secuenciales y prometen aplicaciones más potentes en la ingeniería de mantenimiento. En la segunda parte se argumenta la efectividad al ajustar apropiadamente la arquitectura de la red neuronal e implementar algoritmos híbridos que maximizan el rendimiento del modelo. En la tercera parte se describe e implementa una aplicación Web para poner en producción un modelo de clasificación de fallas en rodamientos, el algoritmo seleccionado para la solución Web es Gradient Boosting debido al buen desempeño con el conjunto de datos y eficiencia en el uso de recursos computacionales, con este desarrollo se facilita el acceso al usuario final al modelo de clasificación. Por último, se aplica un método de análisis de supervivencia con un estimador estadístico, cuyo propósito es calcular el tiempo medio de vida de la máquina y las curvas de supervivencia, con la finalidad de comparar la probabilidad de falla durante el tiempo de operación del activo físico.This paper provides an overview of some Machine Learning and Deep Learning methods as fundamental tools in detecting potential failures of physical assets using condition monitoring techniques, for this, in the first part supervised learning algorithms are applied for classification and regression in different case studies; comparing the performance of models demonstrates the effectiveness of deep neuronal networks LSTM, whose properties are of great value in sequential data processing and promise more powerful applications in maintenance engineering. In the second part effectiveness is argued by optimally adjusting the neural network architecture and implementing hybrid models that maximize model performance. In the third part describes and implements a Web application to put in production a model of classification of failures in bearings, the algorithm selected for the Web solution is Gradient Boosting due to the good performance with the data set and efficiency in the use of computational resources, with this development the end user access to the classification model is improved. Finally, a survival analysis method is applied with a statistical estimator, the purpose of which is to calculate the average life of the machine and the survival curves to compare the probability of failure during the time of operation of the physical asset.Magister en Estadística Aplicadahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Algoritmos de aprendizaje supervisado utilizando datos de monitoreo de condiciones: un estudio para el pronóstico de fallas en máquinas.Condition monitoringPredictive maintenanceMachine learningDeep learningHybrid modelsReliabilityLSTMIndustry 4.0IoTModelos híbridosConfiabilidadPrediccionesMonitoreo de condicionesMantenimiento predictivoLSTMIndustria 4.0IoTTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáAmendola, L. (2014). Gestión integral de activos físicos. Ediciones PMM institute for learning, Valencia.Borges, P. (2005). Análisis de supervivencia de pacientes con diálisis peritoneal. Revista Colombiana de Estadística, 28(2):243-259.Brownlee, J. (2017). Long Short-Term Memory Networks With Python: Develop Sequence Prediction Models With Deep Learning. Machine Learning Mastery.Brownlee, J. (2019). Deep Learning for Time Series Forecasting: Predict the Future with MLPs, CNNs and LSTMs in Python. Machine Learning Mastery.Brownlee, J. (2020a). Imbalanced Classi_cation with Python: Choose Better Metrics, Balance Skewed Classes, and Apply Cost-Sensitive Learning. Machine Learning Mastery.Brownlee, J. (2020b). XGBoost With Python: Gradient Boosted Trees with XGBoost and Scikit-learn. Machine Learning Mastery.Caplice, C. (2017). Ctl.sc1x supply chain fundamentals v5.1. Technical report, MIT Center for Transportation Logistics, MITx MicroMasters in Supply Chain Management.Mora, A. (2009). 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Automobile maintenance prediction using deep learning with gis data. Procedia CIRP, 81:447-452.Ellefsen, A., Bjorlykhaug, E., Aesoy, V., Ushakov, S., y Zhang, H. (2019). Remaining useful life predictions for turbofan engine degradation using semisupervised deep architecture. Reliability Engineering and System Safety, 183:240-251.Huang, H. y Baddour, N. (2019). Bearing vibration data under time-varying rotational speed conditions. https://data.mendeley.com/datasets/v43hmbwxpm/2, Web-database; accedido el 12-12-2019.Kassambara, A. (2018). Machine Learning Essentials: Guía práctica en R. Edición Kindle.Kraus, M. y Feuerriegel, S. (2019). Forecasting remaining useful life: Interpretable deep learning approach via variational bayesian inferences. Decision Support Systems.Lee, W., Wu, H., Yun, H., Kim, H., Jun, M., y Sutherland, J. (2019). Predictive maintenance of machine tool systems using arti_cial intelligence techniques applied to machine condition data. Procedia CIRP, 80:506-511.Lindholm, A., Wahlstrom, N., Lindsten, F., y Schon, T. (2019). Supervised machine learning lecture notes for the statistical machine learning course. Technical report, Uppsala University.NASA (2008). Turbofan engine degradation simulation data set. https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/, Webdatabase; accedido el 10-11-2019.Olson, R., La Cava, W., Mustahsan, Z., Varik, A., y Moorey, J. (2018). Data-driven advice for applying machine learning to bioinformatics problems. Technical report, Institute for Biomedical Informatics, University of Pennsylvania.Patel, A. (2018). Predictive maintenance using machine learning Microsoft casestudy. https://github.com/ashishpatel26/Predictive_Maintenance_using_ Machine-Learning_Microsoft_Casestudy/tree/master/data, Web-database; accedido el 30-07-2020.Saxena, A., Goebel, K., Simon, D., y Eklund, N. (2008). Damage propagation modeling for aircraft engine run-to-failure simulation. IEE International Conference on Prognostics and Health Management.VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook. O'Reilly Media, Inc, US.Vardon, P. (2018). Prediciton de la panne d'une turbine - nasa. Technical report, Ecole Polytechnique.Wu, Y., Yuan, M., Dong, S., Lin, L., y Liu, Y. (2018). Remaining useful life estimation of engineered systems using vanilla lstm neural networks. Neurocomputing, 275:167-179.Zhang, J., Wang, P., Yan, R., y Gao, R. (2018). Deep learning for improved system remaining life prediction. 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Algoritmos de aprendizaje supervisado utilizando datos de monitoreo de condiciones: un estudio para el pronóstico de fallas en máquinas.

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