Machine Learning y mantenimiento predictivo en la industria.

  En un sistema dispensador de producto que llena el contenedor de un dispositivo en una línea de producción, se desea tener información que ayude a saber que tan propenso está a fallar y cuando esto pudiera ocurrir, para que de alguna forma se puedan tomar acciones preventivas programadas que eviten que haya un paro de línea no deseado. ¿Cómo se puede hacer esto?

El sistema tiene sensores diversos que miden variables como, presión, flujo, temperatura, ciclos de máquina, entre otros, y las lecturas de esos sensores la utiliza para controlar el proceso de llenado y tomar decisiones lógicas para el accionamiento de diversos componentes.

Existe información con historial y datos de las variables del proceso. ¿Qué más se puede hacer con estos datos? Se pueden usar para predecir cuándo una variable o lo que es lo mismo una lectura de los sensores no se está comportando como ya se había estandarizado “aprendido”. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de tener procesos de monitoreo reactivos a tener un monitoreo proactivos.