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Aplicaci贸n de monitoreo de condiciones para el diagn贸stico de fallas de motor y transmisi贸n en cargadores 966H mediante uso de Machine Learning
El prop贸sito de esta tesis es resolver el problema relacionado a la reducci贸n de los
costos de mantenimiento que necesitan las empresas, como es el caso de monitoreo de
condiciones usando nuevas tecnolog铆as a un costo accesible.
Esto nos lleva a proponer una forma de aplicaci贸n en el monitoreo de condiciones
basados en elementos de desgaste de las piezas en el aceite, para mejorar el diagn贸stico
de fallas en el motor y la transmisi贸n en cargadores 966 Caterpillar, usando machine
learning, por ello, se justifica desarrollar una metodolog铆a para determinar una predicci贸n
de alertas de fallas, usando una t茅cnica estad铆stica llamada 脕rbol de Clasificaci贸n, la cual
es una t茅cnica no supervisada de machine learning.
Se desarrollo por m茅todo cient铆fico, con estudios cuantitativos, de nivel no
experimental, longitudinal tipo panel, usando una base de datos entre los a帽os 2015 al
2019. Con esta data esta aplicaci贸n de monitoreo de condiciones usando machine
learning, puede aplicarse a diferentes variables m谩s all谩 del an谩lisis de aceite.
Los l铆mites condenatorios permiten explicar mejor la relaci贸n que tienen los
elementos de desgaste de las piezas en el aceite con las alertas para un mejor diagn贸stico
de fallas. Este proceso se puede sistematizar en un programa de diagn贸stico, usando un
algoritmo predeterminado (entrenado) para futuras alertas, reduciendo as铆, la cantidad de
personas que puedan monitorear. El uso de esta t茅cnica estad铆stica permite desarrollar
acciones de ponderaci贸n en la toma de decisiones de forma escalable, como es el caso de
los cinco elementos de recolecci贸n de datos: inspecciones, data electr贸nica, informaci贸n
hist贸rica, condiciones de sitio, an谩lisis de fluidos, sin embargo, debido a un tema
acad茅mico solo se consider贸 el 煤ltimo como ejemplo para la aplicaci贸n en el monitoreo.Tesi