Técnicas de prognosis para mantenimiento basado en la condición en diferentes activos industriales

Abstract

Hoy en día, muchos programas de mantenimiento en el sector industrial se basan en el mantenimiento basado en la condición (CBM). Este tipo de programa ayuda a mejorar las tareas de mantenimiento, ya que las máquinas o equipos son monitoreados continuamente. Mantenimiento basado en la condición recomienda las decisiones de mantenimiento basado en la información recopilada a través de la monitorización de estado. Se compone de tres etapas principales: adquisición de datos, procesamiento de datos y mantenimiento de toma de decisiones. Pronósticos es una pieza clave en las estrategias de mantenimiento en la actualidad; ya que este evita el gasto de mantenimiento inoportuno, además, con los pronósticos, se puede estimar la vida útil restante (RUL) y reducir al mínimo las tareas de mantenimiento. Sistemas de pronóstico reales son escasos en la industria. Por lo tanto, es difícil elegir una tecnología eficiente, por lo tanto, existen tres tipos de enfoques posibles: basado en modelo, basado en la experiencia y basado en datos. La aplicabilidad de cada uno depende de las exigencias industriales. Por lo tanto, el objetivo general del presente trabajo es revisar las diferentes técnicas de pronóstico para los diferentes activos industriales. Investigar cada enfoque para determinar qué técnicas son aplicables a los diferentes activos (máquinas rotativas, esructutas y sistemas complejos). Por último, se comparan los enfoques y sus respectivas técnicas en una tabla.