IK4-TEKNIKER participa en unas jornadas sobre fiabilidad organizadas por AEM

IK4-TEKNIKER participa en las “Primeras jornadas de fiabilidad en el mantenimiento”, que organiza la Asociación Española de Mantenimiento (AEM) y que se celebrará los días 27 y 28 de noviembre en Madrid. El objetivo de las jornadas se centra en poner en común técnicas para la mejora del mantenimiento en la industria a través de parámetros básicos de medida como la fiabilidad y la disponibilidad.

El centro tecnológico aportará su expertise en la jornada del día 27 a través de una charla titulada “Aprendiendo a predecir: Modelado de comportamiento en uso”. Y es que el contexto actual de la Industria 4.0 y los sistemas y tecnologías de adquisición y de comunicación de datos están permitiendo dar un paso más en el desarrollo de herramientas para Machine Learning, de analítica mediante inteligencia artificial y plataformas Big Data para conseguir así, llevar a cabo un mantenimiento predictivo de los equipos y en consecuencia una mayor fiabilidad operacional.

Sin embargo, la realidad a la que se enfrenta la industria es que predecir no resulta nada fácil, porque, además, está directamente relacionado con el conocimiento sobre el desgaste de los componentes y los procesos en uso de los equipos.

Para poder predecir el estado de los equipos, IK4-TEKNIKER trabaja tecnologías relacionadas con el estado del arte en los bancos de pruebas que dispone el propio centro tecnológico.

En concreto, el centro tecnológico está trabajando en el desarrollo de una plataforma, en el marco del proyecto europeo i-Tribomat, que facilite la analítica de los datos extraídos de los bancos de pruebas. La plataforma permite la recogida adecuada y trazabilidad de las pruebas, los datos de contexto y las señales de los sensores para su análisis y extracción de conocimiento de los componentes ensayados.

Se trata, en definitiva, de aprovechar las fases de diseño, para empezar a conocer desde el inicio el comportamiento de los equipos, trabajar en entender su funcionamiento mediante bancos de pruebas e incluso degradarlos para conocer su fiabilidad y sus formas características de desgaste (fatiga). El objetivo final es extraer conocimiento e información de los datos que se puede aplicar en equipos en uso.

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