MANTENIMIENTO PREDICTIVO EN CASO DE BLOQUEO DEL FILTRO MEDIANTE EL ENTRENAMIENTO DE LA IA

Como pioneros en el campo del desarrollo de software moderno, nos hemos fijado la meta en un nuevo proyecto junto con nuestros colegas del Centro de Competencia SME 4.0 de Hahn-Schickard para Redes Textiles de capacitar a una IA para el cambio anticipado de filtros en las plantas de tratamiento de agua.

Esta bomba de agua contiene un filtro que filtra las partículas grandes y finas del agua que fluye a través de ella y, si funciona bien, con el tiempo las bloqueará. Cuando esto sucede, las máquinas reciben una señal y disparan una - hasta ahora - impredecible parada de emergencia. Las máquinas se apagan inesperadamente y de repente dejan de funcionar hasta que se cambia el filtro.

tepcon reconoció desde el principio que esto reduce la productividad de las máquinas y ha recogido datos de una planta de tratamiento de agua en los últimos dos años. ¿Cómo funciona esto? En una planta de tratamiento de agua una bomba bombea el agua contra un filtro. La bomba causa una vibración en el sistema. En este proyecto, entre otras cosas, los datos de vibración se convierten en imágenes gráficas para identificar los patrones de vibración en función del grado de contaminación del filtro. El objetivo es utilizar los datos de un sensor de sonido de la estructura, acoplado a la bomba, para predecir el estado o el ciclo de vida del filtro de agua y cuándo se obstruirá. A los efectos del mantenimiento de la predicción, en el futuro se indicará un cambio de filtro con un plazo de tres días.

Para acercarse al objetivo del proyecto de reconocimiento de patrones y, en base a esto, entrenar la IA, Hahn-Schickard usar modelos de regresión del campo del aprendizaje de la máquina y - cuando sea posible - el aprendizaje profundo. De esta manera, los valores se crean a partir de la información.

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