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Analítica predictiva

La analítica predictiva es la disciplina que engloba una gran variedad de técnicas empleadas en el proceso de análisis de datos o “data mining”, entre las que destacan la estadística o el “machine learning”.

Junto con la analítica visual, la analítica predictiva tiene como objetivo extraer el conocimiento implícito en los datos; obteniendo relaciones y patrones ocultos a simple vista a partir de ellos, y facilitar su interpretación por parte del usuario final.

IK4-TEKNIKER desarrolla modelos analíticos basados en múltiples fuentes de información para la monitorización, diagnóstico y predicción teniendo en cuenta las diferentes etapas dentro del proceso de análisis de datos denominado “data mining”:

Adquisición, procesado y almacenamiento de la información:

  • Integración de diversos dispositivos (sensores, contadores, móvil, web, etc.) y sistemas de información disponibles (tanto privados como públicos)
  • Recopilación de la información existente en forma tanto de datos como de experiencias y heurísticos (expertise) sobre un dominio concreto (p.e., degradación mecánica, índice de salud, anomalías energéticas, etc)

Desarrollo de modelos:

  • Desarrollo de modelos basados en datos y conocimiento: KBS, Machine Learning (supervisado y no supervisado; RRBB, NNs, SVM,…), razonamiento semántico, quimiometría, análisis de fiabilidad, estadística, reglas, etc.
  • Ajuste de los modelos para trabajar en situaciones de incertidumbre (conocimiento incompleto o poca fiabilidad en los datos recogidos)
  • Los modelos resultantes capturan relaciones entre los diferentes factores para facilitar la evaluación de los riesgos y beneficios asociados con un conjunto particular de condiciones, que son utilizados para orientar la toma de decisiones.

Integración de los modelos en el sistema final:

  • Incorporación de los modelos en sistemas de soporte a la decisión (off-line) o software embebido (on-line)
  • Razonamiento analítico facilitado por interfaces visuales interactivas. Representación de la información de forma visual, para permitir una mayor interacción y comprensión de los datos a la hora de obtener conclusiones y tomar decisiones.

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    CARACTERÍSTICAS DEL EQUIPO

    • Banco de ensayo de engranajes de potencia circulante o Four Square
    • Distancia entre centros: 91.5 mm
    • Rangos de velocidad: 100 a 3000 rpm (posibilidades de reducción 1:1 y 25:1)
    • Relación de transmisión: 1:1.5
    • Máximo par: 1000 Nm
    • Lubricación en baño por esprayado
    • Control y monitorización de la temperatura del aceite

    EXPERTISE

    • Caracterización de lubricantes para engranajes. Ensayos estándares de scuffing, pitting, micropittig, etc. (DIN 51354-1/2, ISO 14635-1, ASTM D 4998, FVA 54/I-IV, etc.)
    • Caracterización de materiales, tratamientos superficiales y geometrías de engranajes
    • Análisis de daño superficial (desgaste y fatiga superficial), error de transmisión, pérdidas de potencia, vibraciones, ruido, tensión en raíz del diente, variación de temperatura en el aceite
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    CARACTERÍSTICAS DEL EQUIPO

    • Banco de ensayos de motores contrapuestos
    • Rango de velocidad: 0 a 1500 rpm
    • Par máximo radial 50 Nm.
    • Carga máxima axial 11734 N
    • Lubricación por baño de aceite
    • Monitorización de par ejercido, vibraciones, control de posición/velocidad (encoders) carga axial
    • Posibilidad de aplicar carga radial y axial
    • Posibilidad de variación dinámica de carga radial y velocidad

    EXPERTISE

    • Simulación de cajas de engranajes industriales para maximizar el número de configuraciones en todos sus elementos
    • Ensayos de degradación y fallo de componentes de diferente tipología (rodamientos, engranajes) bajo diferentes condiciones de operación
    • Investigación de la dinámica de los engranajes y su comportamiento acústico, monitorización de la condición, diagnóstico y pronóstico (engranajes, rodamientos, etc.); por medio de sensores instalados (acelerómetros, encoder, sensor de corriente, par y fuerza)
    ) ) )
  • Fotos

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