Carlos Mario Pérez
Profesor Titular, Department of Civil and Environmental Engineering.
University of California, Los Angeles (UCLA)
Center for Reliability Science and Engineering
RESUMEN
Ya no se trata nada más de la selección e instalación del dispositivo o el sensor. Lo que necesitamos es una estrategia que sea capaz de ejecutar el diagnóstico y el pronóstico de las fallas, alertando al personal de mantenimiento cuando sea necesario intervenir el activo.
Este taller Toolbox presentará y explicará un enfoque poderoso para la detección temprana de fallas de manera inteligente, autónoma y en línea, nos presenta las herramientas para procesar y analizar Big Machinery Data, (datos masivos y multidimensionales) mediante la Inteligencia Artificial en general, y el aprendizaje profundo en particular. En este taller aprenderás lo necesario para entender cómo se presenta el desarrollo de soluciones inteligentes autónomas para la detección temprana y el diagnóstico de fallas en distintos activos físicos con base en técnicas de aprendizaje de máquinas y Big Machinery Data.
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