Mantenimiento predictivo con MATLAB: Un caso de estudio de pronósticos

Compañías que fabrican maquinaria industrial están almacenando grandes cantidades de datos de máquinas, con la idea de poder extraer valor de los mismos en un futuro. Sin embargo, el utilizar estos datos para construir modelos robustos y precisos que pueden usarse para realizar predicciones, requiere una poco frecuente combinación de conocimientos estadísticos y de la maquinaria.

En este webinario utilizaremos técnicas de machine learning en MATLAB para estimar la vida útil restante de los equipos. Utilizando datos de un ejemplo real, exploraremos la importación, pre-procesado y etiquetado de los datos así como la selección de características, formación y comparación de múltiples modelos de machine learning. Mostraremos cómo MATLAB se usa para construir algoritmos de pronósticos y llevarlos a producción, permitiendo a las compañías mejorar la fiabilidad de sus equipos y construir nuevos servicios de mantenimiento predictivo.