Defensa de la tesis de Javier Fernandez Anakabe
Defensa de la tesis de Javier Fernandez Anakabe
Defensa de la tesis de Javier Fernandez Anakabe
Título de la tesis:“An Attribute Oriented Induction based methodology to aid in Predictive Maintenance: Anomaly Detection, Root Cause Analysis and Remaining Useful Life”. Obtuvo la calificación SOBRESALIENTE.
- Título de tesis: “An Attribute Oriented Induction based methodology to aid in Predictive Maintenance: Anomaly Detection, Root Cause Analysis and Remaining Useful Life”.
- Programa de doctorado: PROGRAMA DE DOCTORADO EN INGENIERÍA MECÁNICA Y ENERGÍA ELÉCTRICA.
- Dirección de tesis: Urko Zurutuza Ortega, Ekhi Zugasti.
- Tribunal:
- Presidencia: Olatz Arbelaitz Gallego (UPV-EHU)
- Vocalía: Magda Ruiz Ordoñez (Universidad Politécnica de Cataluña)
- Vocalía: Rosario Maria Basagoiti Astigarraga (Mondragon Unibertsitatea)
- Vocalía: Urko Leturiondo Zubizarreta (IKERLAN, S. Coop.)
- Secretaría: Carlos Cernuda García (Mondragon Unibertsitatea)
Resumen
El Mantenimiento Predictivo es la metodología de mantenimiento que mejor rendimiento aporta a las organizaciones industriales en cuestiones de tiempo, eficiencia del equipamiento, y rendimiento económico. Gracias a los recientes avances en tecnología, la captura de datos de proceso de máquinas y sensores ya no es un reto, y puede utilizarse para realizar complejos análisis que ayuden con el cumplimiento de los requerimientos de mantenimiento. Por otro lado, el conocimiento de expertos de dominio puede ser combinado con la información extraída de las máquinas para otorgar una mejor comprensión de los fenómenos ocurridos. Esta tesis propone una metodología que cumple con diferentes requerimientos establecidos para el Mantenimiento Predictivo. Estos son (i) la Detección de Anomalías (AD), el Análisis de la Causa-Raíz (RCA) y (iii) la estimación de la Vida Útil Remanente.
Pueden encontrarse múltiples técnicas y algoritmos de aprendizaje automático en la literatura para llevar a cabo el cálculo de estos requerimientos. En esta tesis, el algoritmo Attribute Oriented Induction (AOI) ha sido seleccionado y adaptado a las necesidades que establece el Mantenimiento Predictivo. AOI tiene la capacidad de estimar el RCA, pero puede usarse, también, para el cálculo de la AD. Con el propósito de aplicar Mantenimiento Predictivo, se ha propuesto una variante del algoritmo, denominada Repetitive Weighted Attribute Oriented Induction (ReWAOI ). ReWAOI tiene la capacidad de combinar información extraída de la máquina y conocimiento de expertos de área para describir su comportamiento, y así, poder cumplir con los requerimientos del Mantenimiento Predictivo.
Mediante el uso de ReWAOI, se puede obtener una función de cuantificación unidimensional, a partir de datos multidimensionales. Esta función está correlacionada con la evolución de la máquina en el tiempo, y por lo tanto, la estimación de AD y RUL puede ser realizada. Además, ReWAOI facilita la descripción de las causas-raíz de los fallos producidos.
Las contribuciones propuestas en esta tesis han sido validadas en distintos escenarios, tanto en casos de uso industriales emulados como reales.