DENOMINACIÓN PrediCare: Validación de Metodologías para Mantenimiento Predictivo de Activos Industriales

DESCRIPCIÓN

Este activo cubre la adecuación de una metodología propia para el diseño, desarrollo e implementación de modelos de mantenimiento predictivo basados en datos de manufactura guiados por el conocimiento del dominio

ÁMBITOS DE APLICACIÓN

Dato

Despliegue y Aplicación

Desarrollos

Despliegue y Aplicación

Desarrollos

EQUIPOS Y COMPONENTES MÁS DESTACADOS

Servidor para Análisis de Datos
Se dispone de servidores con potencia de cálculos suficiente para replicar las metodologías establecidas en el equipo de MU-EPS en diferentes entornos. El equipo de MU-EPS no incluye equipamiento para la recogida de datos in situ, sino que se presupone que existen históricos de proceso/producto recogidos de antemano. Con fallos etiquetados, para realizar un aprendizaje supervisado; sin fallos conocidos, para realizar un aprendizaje de tipo semi-supervisado (anomalías).
Servidor para Análisis de Datos
Se dispone de servidores con potencia de cálculos suficiente para replicar las metodologías establecidas en el equipo de MU-EPS en diferentes entornos. El equipo de MU-EPS no incluye equipamiento para la recogida de datos in situ, sino que se presupone que existen históricos de proceso/producto recogidos de antemano. Con fallos etiquetados, para realizar un aprendizaje supervisado; sin fallos conocidos, para realizar un aprendizaje de tipo semi-supervisado (anomalías).

SERVICIOS OFRECIDOS POR EL ACTIVO

Análisis de especificaciones, requerimientos y viabilidad

Pruebas rápidas de preparación de datos, construcción de modelos y posibles despliegues en cloud y edge/embebidos. [Sectores: Industria, Energía, Salud, Agroalimentario]

Análisis de especificaciones, requerimientos y viabilidad

Pruebas rápidas de preparación de datos, construcción de modelos y posibles despliegues en cloud y edge/embebidos. [Sectores: Industria, Energía, Salud, Agroalimentario]

Demostrador

Demostradores para detección de anomalías de componentes críticos, Estimación de tiempo de vida útil, y análisis de causas raíz de fallos

Demostrador

Demostradores para detección de anomalías de componentes críticos, Estimación de tiempo de vida útil, y análisis de causas raíz de fallos

Formación

Formación en las diferentes fases del proceso de mantenimiento predictivo y las tecnologías que lo facilitan.

Formación

Formación en las diferentes fases del proceso de mantenimiento predictivo y las tecnologías que lo facilitan.

ENTIDAD QUE GESTIONA EL ACTIVO

Mondragón Goi Eskola Politeknikoa JMA SCoop
Persona de contacto:
Urko Zurutuza Ortega
uzurutuza@mondragon.edu