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Mantenimiento predictivo con Machine Learning
Una plataforma propia para algoritmos de aprendizaje automático

Técnicas de aprendizaje automático

El objetivo es demostrar el potencial del uso de técnicas de aprendizaje automático (rama de la inteligencia artificial) para el mantenimiento predictivo del material rodante y en general, en el sector ferroviario. Las fases definidas son las siguientes:

  • Desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo, referente al caso de uso, basado en un modelo de aprendizaje que permita la predicción de los principales parámetros necesarios para el mantenimiento.
  • Incorporación de la información de histórico disponible del caso de uso, en una plataforma tecnológica de alto rendimiento que permita el aprendizaje de los algoritmos diseñados.
  • Aplicación de los algoritmos resultantes del aprendizaje a la actividad real de mantenimiento para la predicción, en la medida de lo posible en tiempo real, del comportamiento de los parámetros evaluados. Esta actividad se realizará en paralelo a los métodos actuales para poder validar el nuevo método.
Información técnica
Ubicación: España
Cliente: Ineco
Periodo de ejecución: 2017
Mercado: TIC

Nuevas tecnologías

El proyecto desarrolla y valida la plataforma de Mantenimiento Predictivo de Ineco, que incluye técnicas de aprendizaje automático en el ámbito ferroviario y más concretamente en el material rodante.

El desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para mantenimiento predictivo por parte de Ineco, supone para nuestros clientes una minimización del riesgo de fallos, evitando además un mantenimiento preventivo innecesario lo que supone un gran ahorro y una mejora en la eficiencia del sistema.