Browsing by Author "Rivera , Juan Carlos"

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    Desarrollo de un sistema experto basado en análisis vibracional para el diagnóstico de fallas mecánicas en motores eléctricos, utilizando un banco de pruebas
    (Institución Universitaria Pascual Bravo, 2026) Herrera Sánchez , Juan David; Ardila Marín , María Isabel; Rivera , Juan Carlos
    En el contexto de la Industria 4.0, el uso de la inteligencia artificial (IA) y los sistemas expertos, se han consolidado como una herramienta clave para la optimización de procesos industriales. Estas tecnologías permiten analizar grandes volúmenes de datos, apoyar la toma de decisiones y adaptarse a diferentes entornos, entre ellos el mantenimiento industrial. El mantenimiento, especialmente en sectores como el mecánico, manufacturero y energético, cumple un papel fundamental en la preservación de los activos. Dentro de sus estrategias, el mantenimiento predictivo destaca por su capacidad de evaluar el estado de los equipos en operación mediante el análisis de variables como vibraciones, permitiendo anticipar fallas y optimizar intervenciones. Sin embargo, su implementación presenta una limitación importante: el alto nivel de especialización requerido para la adquisición e interpretación de datos, lo que restringe su aplicación a personal altamente capacitado. En este contexto, el presente proyecto propone el desarrollo de un sistema experto aplicado al mantenimiento predictivo, con el objetivo de facilitar la interpretación de datos vibracionales y apoyar la toma de decisiones sin requerir un alto nivel de experticia por parte del usuario. Para ello, se diseñó y construyó un banco de pruebas para motores eléctricos, en el cual se simulan diferentes condiciones de falla y se realiza la recolección de datos vibracionales. Estos datos son utilizados para alimentar el sistema experto, permitiendo generar diagnósticos objetivos sobre el estado del equipo. De esta manera, el proyecto busca reducir la dependencia de especialistas, democratizando el acceso al mantenimiento predictivo y contribuyendo a la mejora en la gestión de activos industriales.