Publicación: Propuesta de diseño de un sistema de predicción de fallas para un tambor secador de negro de humo mediante una inteligencia artificial
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2023-08
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Resumen
La presente investigación tiene como finalidad, relacionar el machine learning con el mantenimiento predictivo de modo que pueda ser medible que tan eficientes puede ser estas nuevas tecnologías en la industria, tomando como caso estudio de un procedimiento de secado de negro de humo mediante un tambor secador rotativo, de manera que se pueda predecir con antelación posibles fallas, funcionamientos irregulares en el mismo y sus respectivos orígenes, implementando para ello redes neuronales artificiales que den vida a una inteligencia artificial dedicada al cumplimiento de la tarea de predecir averías. Para esto se implementaron teorías como el machine learning referente a las redes neuronales artificiales, al manteniendo predictivo y el ambiente corrosivo existente en el tambor debido a la presencia de negro de humo, humedad y las altas temperaturas. La investigación desde un punto de vista metodológico se cataloga como, proyecto factible, investigación descriptiva y documental, tomándose como mayor apoyo revisiones bibliográficas referentes al tema. Siguiendo de este modo con la línea de investigación “desarrollo de nuevas tecnologías de la información y comunicación” de la Universidad José Antonio Páez. La investigación concluye en un correcto proceso de entrenamiento de las redes neuronales que conforman a la inteligencia artificial, resultando en predicciones con más de 80% de acierto respecto al tiempo de falla del tambor secador de negro de humo.
Palabras clave
TECNOLOGÍA::Ingeniería mecánica::Diseño, TECNOLOGÍA::Tecnología de la información::Computación::Inteligencia artificial, TECNOLOGÍA::Ingeniería mecánica::Mantenimiento Preventivo