CS-07 — Automatizazioa eta AA · Datu-plataformak
Mantentze prediktiboa anomalia industrialen detekzioarekin
Anomalien detekzioa muntaketa- eta soldadura-makineria industrialaren telemetrian, matxura mekanikoak aurreikusteko, denbora errealeko ingestio eta analitikarako on-premise IoT azpiegitura batekin batera.
- Nire eginkizuna
- Data Engineer eta ikertzailea (IKERLAN).
- Aldia
- Dokumentatu gabe
- Zabalkundea
- Xehetasun anonimizatuak
- Teknologiak
- PythonJupyterApache KafkaApache StormApache Spark
- Azken berrikuspena
- 2026(e)ko azaroaren 13(a)
Testuingurua
Fabrikazio industrialeko makinak, presioa, indarra eta higadura jasaten duten engranajeekin eta osagaiekin. Ustekabeko matxura batek geldialdi larriak, ekipoaren kalteak eta mantentze garestia eragin zitzakeen.
Erronkak
- 01Matxurak detektatzea osagaiak hautsi baino lehen.
- 02Sentsoreen denbora-serieak interpretatzea (indarra, presioa, eragiketa-zikloak).
- 03Ereduaren irteerak mantentzerako informazio erabilgarri bihurtzea.
Irtenbidea eta arkitektura
Telemetria industrialaren aurreprozesamendua, analisi esploratzailea, makina-datuetatik abiatutako ezaugarrien ingeniaritza eta anomaliak detektatzeko ereduen entrenamendua eta ebaluazioa (deep learning barne, egokia zen kasuetan). Ekarpena on-premise IoT streaming azpiegitura bati, Kafka, Storm eta Spark-ekin, denbora errealeko ingestio eta analitikarako.
Erabaki nagusiak
Oraindik dokumentatu gabe
Konpromisoak
Oraindik dokumentatu gabe
Emaitzak
Emaitzak egiaztatu ondoren argitaratuko dira
Ikasgaiak
Oraindik dokumentatu gabe
Helburua: balizko matxurak nahikoa aurrerapenarekin identifikatzea mantentze prebentiborako, eta geldialdiak eta kalte mekanikoak murriztea. Ez da aurrezpen- edo zehaztasun-metrikarik argitaratzen.
Galdetu kasu-azterketa honi buruz
Hemengo galderak «Mantentze prediktiboa anomalia industrialen detekzioarekin» kasu-azterketa testuinguru gisa hartuta erantzuten dira.