IK4-Tekniker desarrolla procedimientos integrales que incluyen el desarrollo de test en banco de pruebas y simulación virtual, la monitorización en operación real y la aplicación de técnicas de analítica avanzada, con objeto de diagnosticar y predecir el estado de equipos y componentes para optimizar la gestión de su mantenimiento.
El continuo avance de la Industria 4.0 se ha traducido en el desarrollo de máquinas, equipos y componentes inteligentes y conectados, capaces de generar datos sobre las propias necesidades de mantenimiento.
Esta información aporta un valor añadido fundamental a los clientes finales que se traduce en un aumento de la eficiencia de sus procesos y de su competitividad. Pero también abre la vía a un nuevo modelo de negocio para los fabricantes, basado en la prestación de servicios de mantenimiento de sus equipos (servitización) a lo largo de su vida útil.
Del dato al conocimiento: procedimiento y enfoque
El gran avance de las técnicas de análisis y modelado de datos ofrece muchas posibilidades en cuanto a la posibilidad de desarrollar modelos predictivos que alerten de situaciones de fallo.
Las técnicas de Machine Learning y Deep Learning ayudan a seleccionar y entender qué indicadores son relevantes para la identificación de las anomalías y ayudan a predecir la evolución de dichos indicadores. Sin embargo, predecir un fallo no es fácil.
Las técnicas de simulación desempeñan también un papel importante en el enriquecimiento de los modelos predictivos.
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