Predictive maintenance through data-driven approaches

• Jorge Meira ^[2] ; Eugenia Pérez Pons ^[1] ; Javier Parra Domínguez ^[1] ; Goreti Marreiros ^[2] ; Carlos Ramos ^[2]
  1. [1] Universidad de Salamanca

     Universidad de Salamanca

     Salamanca, España

     
  2. [2] Institute of Engineering, Polytechnic of Porto
• Localización: Proceedings of the III Workshop on disruptive information and communication technologies for innovation and digital transformation / Javier Parra Domínguez (ed. lit.) , Sara Rodríguez González (ed. lit.) , Javier Prieto Tejedor (ed. lit.) , Juan Manuel Corchado Rodríguez (ed. lit.) , 2021, ISBN 978-84-1311-579-5, págs. 13-25
• Idioma: inglés
• DOI: 10.14201/0AQ03111326
• Títulos paralelos:
  • Mantenimiento predictivo mediante el enfoque basado en datos
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    Hoy en día, el Internet Industrial promete transformar nuestro mundo. La fusión del sistema industrial global que se realizó fruto de la Revolución Industrial, con los sistemas de comunicación e informáticos abiertos de comunicación desarrollados como parte de la revolución de Internet, abre nuevas fronteras para acelerar la productividad, reducir la ineficacia y eldespilfarro, y mejorar la experiencia de trabajo del ser humano. Con la apariciónde la Industria 4.0, los sistemas inteligentes y el aprendizaje automáticodentro de la inteligencia artificial, los enfoques de mantenimiento predictivose han aplicado ampliamente en las industrias para manejar el estado de salud de los equipos industriales. Este artículo se centra en el campo del mantenimiento predictivo, describiendo y especificando sus técnicas, aplicaciones en el mundo real, los métodos y enfoques ampliamente utilizados, así como sus desafíos.

  • English

    Nowadays, the Industrial Internet promises to transform our world. The melding of the global industrial system that was made possible because of the Industrial Revolution, with the open computing and communication systems developed as part of the Internet Revolution, opens new frontiers to accelerate productivity, reduce inefficiency and waste, and enhance the human work experience. With the emergence of Industry 4.0,smart systems, machine learning within artificial intelligence, predictive maintenance (PdM) approaches have been extensively applied in industries for handling the health status of industrial equipment. This paper focus onthe PdM field, describing and specifying, its techniques, applications in thereal world, methods and approaches widely used as such its challenges.