Diagnóstico de fallos y optimización de la planificación en un marco de e-mantenimiento

Mejoras en la calidad, tiempos de respuesta cada vez más cortos y cambios continuos en la demanda de productos y servicios industriales generan necesidades cada vez más altas de rendimiento en la operación y el mantenimiento. Además, todavía queda mucho camino por recorrer para llegar a una optimización completa en muchos ámbitos de aplicación.

El investigador Eduardo Gilabert, de la unidad de Sistemas de Información Inteligentes de Tekniker, miembro de Basque Research and Technology Alliance (BRTA), ha presentado la tesis “Diagnóstico de fallos y optimización de la planificación en un marco de e-mantenimiento” con el objetivo de demostrar el potencial de mejora que las técnicas y metodologías relacionadas con la analítica prescriptiva pueden proporcionar en aplicaciones de mantenimiento industrial.

La investigación se centra concretamente en tres técnicas diferentes: e-mantenimiento e interoperabilidad, diagnóstico de errores y simulación de estrategias, y optimización de la planificación.

En el caso del e-mantenimiento, este está relacionado fundamentalmente con el desarrollo de plataformas colaborativas e inteligentes que permiten la integración del abanico de herramientas tecnológicas disponible (sensores, sistemas de comunicaciones, métodos de almacenamiento y análisis, etc.) y que ofrecen la posibilidad de seguir una mejora continua en la optimización de activos y procesos, así como en la interoperabilidad entre sistemas.

Por otro lado, en cuanto al diagnóstico de errores, esta tesis se centra en la metodología que hay que tener en cuenta y en las acciones que hay que llevar a cabo para realizar un buen sistema de diagnóstico en ausencia o escasez de datos.

Por último, en el apartado relativo a la simulación de estrategias y optimización de la planificación, el estudio se enfoca en aquellas tecnologías que permitan optimizar las estrategias de mantenimiento, ya sea con diseños más fiables o mediante la mejora en las decisiones de mantenimiento.

Esta tesis ha sido codirigida por Basilio Sierra, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la UPV/EHU y Aitor Arnaiz, director de la unidad de Sistemas de Información Inteligentes en Tekniker.