Aplicación de monitoreo de condiciones para el diagnóstico de fallas de motor y transmisión en cargadores 966H mediante uso de Machine Learning
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Date
2021-02-19
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Publisher
Universidad Católica de Santa María
Abstract
El propósito de esta tesis es resolver el problema relacionado a la reducción de los
costos de mantenimiento que necesitan las empresas, como es el caso de monitoreo de
condiciones usando nuevas tecnologías a un costo accesible.
Esto nos lleva a proponer una forma de aplicación en el monitoreo de condiciones
basados en elementos de desgaste de las piezas en el aceite, para mejorar el diagnóstico
de fallas en el motor y la transmisión en cargadores 966 Caterpillar, usando machine
learning, por ello, se justifica desarrollar una metodología para determinar una predicción
de alertas de fallas, usando una técnica estadística llamada Árbol de Clasificación, la cual
es una técnica no supervisada de machine learning.
Se desarrollo por método científico, con estudios cuantitativos, de nivel no
experimental, longitudinal tipo panel, usando una base de datos entre los años 2015 al
2019. Con esta data esta aplicación de monitoreo de condiciones usando machine
learning, puede aplicarse a diferentes variables más allá del análisis de aceite.
Los límites condenatorios permiten explicar mejor la relación que tienen los
elementos de desgaste de las piezas en el aceite con las alertas para un mejor diagnóstico
de fallas. Este proceso se puede sistematizar en un programa de diagnóstico, usando un
algoritmo predeterminado (entrenado) para futuras alertas, reduciendo así, la cantidad de
personas que puedan monitorear. El uso de esta técnica estadística permite desarrollar
acciones de ponderación en la toma de decisiones de forma escalable, como es el caso de
los cinco elementos de recolección de datos: inspecciones, data electrónica, información
histórica, condiciones de sitio, análisis de fluidos, sin embargo, debido a un tema
académico solo se consideró el último como ejemplo para la aplicación en el monitoreo.
Description
Keywords
Motor, Mecánica, Cargador