Mantenimiento predictivo con inteligencia artificial en motores eléctricos

Autores
Price, Charles Deil; Escudero, Nicolas Antonio
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Cooke, Federico Manuel
Descripción
En las últimas décadas, la revolución tecnológica ha transformado los sistemas de producción en todo el mundo y ha llevado al surgimiento de lo que hoy en día se conoce como Industria 4.0. Este nuevo paradigma abarca la aplicación de tecnologías digitales avanzadas, incluyendo, pero no limitándose a, el Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA), la automatización y el análisis de datos, con el fin de mejorar la eficiencia, flexibilidad y competitividad de las organizaciones industriales. En este entorno, el mantenimiento industrial ha asumido un papel estratégico en lo que respecta al control de los activos físicos. Históricamente visto como una función de apoyo, la garantía de rendimiento moderna se considera un componente central para mantener una operación continua, la seguridad de los procesos y el ahorro de costos. La creciente complejidad de los sistemas de producción y las crecientes demandas de eficiencia de los equipos han impulsado el desarrollo de estrategias de mantenimiento hacia la próxima generación de metodologías de mantenimiento con un enfoque basado en datos...
Fil: Price, Charles Deil. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Escudero, Nicolas Antonio. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Cooke, Federico Manuel. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Materia
Trabajo final de grado
Ingeniería industrial
Mantenimiento
Inteligencia artificial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional (UCaSal)
Institución
Universidad Católica de Salta
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