Los gerentes de producto de MATLAB® y Simulink® consultaron a más de 100 ingenieros y directores de ingeniería que trabajan en sistemas de mantenimiento predictivo para descubrir con qué obstáculos se encontraron sus equipos de trabajo a la hora de realizar una implementación exitosa.
Identificaron 4 obstáculos comunes:
- Datos insuficientes
- Ausencia de datos de fallos
- Incapacidad para predecir los fallos
- Falta de experiencia en la creación de algoritmos de mantenimiento predictivo
Lea este white paper para aprender a superar estos obstáculos a través de prácticas recomendadas, ejemplos de empresas reales y una explicación del flujo de trabajo de mantenimiento predictivo.
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Descubra cómo colaborar con MathWorks Consulting para diseñar e implementar sus proyectos de mantenimiento predictivo, detección de anomalías y gemelos digitales.
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