Plataforma de Machine Learning para el mantenimiento predictivo de UPS dinámica

Como parte del Programa de RETOS 4.0 del Ministerio de Tecnologías
de la Información y Comunicaciones, presentamos una plataforma de
mantenimiento predictivo que ofrece recomendaciones para prevenir
tiempos de inactividad imprevistos derivados del bajo rendimiento de los sistemas de alimentación ininterrumpida (UPS).

Nuestra solución incorpora diversas tecnologías para abordar este desafío, incluyendo
PLC-HMI, bases de datos SQL Server, bibliotecas de Machine Learning
en Python, Power BI y equipos de instrumentación para la
monitorización de las condiciones.

El Machine Learning para el mantenimiento predictivo es una aplicación crítica de esta tecnología en la industria que permite predecir cuándo es probable que ocurran fallos o averías en equipos y maquinaria, lo que facilita el mantenimiento programado antes de que se produzcan problemas graves.

El Machine Learning puede predecir cuándo es probable que ocurra una falla en equipos o maquinaria, lo que permite programar el mantenimiento antes de que ocurran problemas graves. Esto reduce el tiempo de inactividad no planificado, que puede ser costoso y perjudicial para la producción.