Mantenimiento predictivo con Simulink

Descripción general

Muchas compañías tratan de reducir las averías inesperadas en sus equipos mediante el desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo. Sin embargo, la falta de datos sobre fallos de las máquinas dificulta el desarrollo de dichos algoritmos. El no poder incorporar su experiencia en ingeniería y modelización en la solución final es otra causa de problemas en dicho desarrollo.

En este seminario mostraremos cómo se pueden usar modelos físicos de su sistema para generar datos de averías mediante la simulación de condiciones de fallo, y cómo usar dichos datos para entrenar un modelo predictivo. También mostraremos cómo integrar esos algoritmos en sus dispositivos integrados, de forma que sus algoritmos operen directamente sobre datos reales provenientes de su máquina.