Mantenimiento predictivo

Método

Algoritmos de ML no supervisados para PdM

Antes de clavar un RNN en producción, el semillero discutió anomalía sin etiquetas. Este repo es esa conversación, en código.

El propósito

Mostrar el criterio de modelos no supervisados que también aparece en mi perfil de LinkedIn.

Pythonscikit-learnKMeansIsolation ForestCBLOFDBSCAN
  • — Anomalía cuando el fallo es raro
  • — Complemento del RNN Keras del manager

Por qué no supervisado

En planta el fallo grave es escaso. Etiquetar todo es caro. Isolation Forest, CBLOF, DBSCAN y KMeans son el lenguaje que uso cuando el cliente no tiene un histórico limpio de “roto / no roto”. El manager luego puede servir un RNN; este repo explica el método.

En la misma línea

  • PdM-Manager

    Lee vibración, clasifica con un RNN Keras y avisa en el tablero. Severidad 0, 1 o 2. Nació en el semillero Industria 4.0. Se corre en lab o LAN.

  • PdM_Landing-Page

    La cara pública del sistema: para qué sirve el PdM, cómo se conectan sensor, modelo y tablero, y a quién le importa.

  • Arduino-PdM

    Sin sensor no hay modelo. Este repo es la captura —típicamente ESP32 y MPU6050— que viaja por MQTT hacia el manager.

Preguntas