Prediciendo fallos en sistemas de ingeniería complejos

Los sistemas de ingeniería complejos son como un grupo de amigos, cada uno con sus problemas. A veces, se descomponen de diferentes maneras, lo que hace que repararlos sea todo un reto. Predecir cuánto tiempo pueden funcionar estos sistemas antes de fallar es crucial. Si lo hacemos bien, podemos mantener todo funcionando sin problemas y evitar descomposturas inesperadas.

En este artículo, vamos a ver un método que usa Sensores para ayudar a predecir cuándo fallarán estos sistemas. Es un poco como tener un coche que te dice cuándo podría necesitar un chequeo.

#¿Por qué necesitamos esto?

Imagina que una máquina decide dejar de funcionar sin avisar. No es muy divertido, ¿verdad? Predecir cuándo va a fallar una máquina ayuda a las empresas a no desperdiciar dinero en tiempos muertos y reparaciones. Se trata de mantener todo funcionando y de manera eficiente.

Los modelos de pronóstico se pueden dividir en dos grupos. El primer grupo utiliza Datos de sensores para crear predicciones. El segundo grupo se basa en un buen entendimiento de cómo funcionan las cosas. Aunque el segundo grupo es preciso, el primero está recibiendo mucha atención gracias a nuevas herramientas y técnicas que hacen posible analizar datos de manera inteligente.

#El Gran Desafío

Muchos modelos asumen que los sistemas solo fallan de una manera. Pero en realidad, un solo sistema puede fallar de múltiples formas, lo que complica hacer predicciones sólidas. Necesitamos una nueva forma de considerar todos estos diferentes modos de falla.

#Nuestra Solución

Proponemos un sistema inteligente para ayudar a predecir cuándo fallarán las Máquinas basándonos en datos de múltiples sensores. Primero, seleccionaremos los mejores sensores para darnos la información más útil. Luego, podemos analizar esos datos para averiguar qué está pasando y cuándo podría fallar el sistema.

#Cómo Funciona

Nuestro enfoque tiene dos etapas principales:

1. Selección de Sensores Offline: En esta etapa, revisamos datos pasados de varios sensores para averiguar cuáles nos dan la mejor información sobre fallas.

2. Diagnóstico y Predicción Online: Aquí, analizamos datos en tiempo real para determinar el estado actual de falla de una máquina y predecir cuánto tiempo durará.

#La Etapa Offline

#Elegir los Sensores Adecuados

En el primer paso, analizamos datos de muchos sensores para identificar cuáles son valiosos. Sabemos que no todos los sensores son útiles. Algunos solo pueden agregar ruido a nuestras predicciones.

Analizamos los datos e identificamos patrones para ver cuáles sensores proporcionan la mejor información sobre fallas. Una vez que ordenamos los datos, seleccionamos los sensores más relevantes para cada modo de falla.

#Analizando Fallas Pasadas

Después de seleccionar los mejores sensores, profundizamos en los datos de fallas pasadas. Clasificamos los tipos de fallas que ocurrieron y los conectamos con las lecturas de los sensores elegidos. Esto nos ayuda a formar una imagen más clara de la salud general del sistema.

#Usando Nuevas Herramientas

Usamos técnicas estadísticas modernas para organizar esta información de manera eficiente. Este proceso nos ayuda a extraer los datos más significativos, lo que nos ofrece una visión más clara de cada modo de falla.

#La Etapa Online

#Monitoreo en Tiempo Real

En esta parte, utilizamos los sensores para monitorear los sistemas en tiempo real. A medida que los datos llegan, los analizamos continuamente para detectar cualquier señal de falla.

#Diagnosticando Fallas

Una vez que tenemos suficientes datos, podemos evaluar la salud del sistema. Comparamos los datos actuales con los patrones pasados que identificamos para averiguar qué modo de falla está activo en ese momento.

Si notamos señales inusuales, podemos diagnosticar rápidamente el tipo de falla y tomar medidas para solucionarlo.

#Prediciendo la Vida Útil Restante

Después de averiguar el estado actual, podemos hacer predicciones sobre cuánto tiempo seguirá funcionando la máquina. Conectando los datos en tiempo real con nuestro análisis pasado, podemos dar una estimación de la vida útil restante (RUL) del sistema.

#Manteniéndolo Sencillo

Todo este proceso puede sonar complejo, pero piénsalo como sintonizar el estado de ánimo de un amigo. Al entender sus señales, podemos predecir si necesita una charla o una salida divertida para levantarle el ánimo.

#Resultados de las Pruebas

Probamos este método en dos conjuntos de datos. Uno era un conjunto de datos simulado donde conocíamos las condiciones reales, y el otro era un conjunto de datos del mundo real de un motor turbofan.

#Datos Simulados

En la prueba simulada, creamos una variedad de condiciones y niveles de ruido. Descubrimos que nuestro método podía clasificar efectivamente los modos de falla y seleccionar los sensores correctos.

#Datos del Mundo Real

Los datos del mundo real provenían de motores que fallaron debido a diferentes problemas. Nuestro método funcionó bastante bien, prediciendo con precisión la vida útil restante de estos motores mejor que las técnicas anteriores.

#Conclusión

En resumen, hemos desarrollado un marco para monitorear sistemas complejos de manera más efectiva. Al seleccionar los sensores adecuados y analizar los datos de forma inteligente, podemos predecir cuándo es probable que las máquinas fallen. Esto nos da una mejor oportunidad de mantener todo funcionando sin problemas y evitar descomposturas repentinas.