p37. Intelligent prognostics for battery health monitoring using the mean entropy and relevance vector machine.
p34. Machinery Prognostics and Prognosis Oriented Maintenance Management.
p12. Benefits and challenges of system prognostics.
Preventivo
Nota:
p22. Considering human resource constraints for real
joint production and maintenance schedules.
Enfocado a la conservación
Mitigar los fallos
Programado
Predictivo
Proactivo
Correctivo
Corrige los defectos o fallos encontrados
Localizar
Reparar
Modificativo
Modificar las características
del equipo.
Mejorar
Producción
Mejorar
Mantenimiento
Mejorar
Calidad
Metodologías o Tecnicas
CBM
Nota:
p2. Real-time prediction of remaining useful life and preventive opportunistic maintenance strategy..
P17. Fault diagnosis in power transformers using multi-class logical analysis of data.
p23. Development in the application of ICT in condition monitoring and maintenance.
p35. Condition based maintenance in railway transportation systems based on big data streaming analysis.
p30. An integrated approach for configuration optimization in a CBM system by considering fatigue effects
Monitoreo de las Condiciones y
Validación del estado de los
diferentes elementos que
componen los Equipos.
Decidir el momento más
adecuado para realizar los
mantenimientos.
Análisis de las
tendencias
Los datos se obtienen:
SCADA
Nota:
p27. Support for condition based maintenance: Operating
equipment performances monitoring.
p28. An agent based monitoring architecture for plug and
produce based manufacturing systems.
p29. Human machine interface for a SCADA system applied
on a district heating power plant.
Supervisión control y
adquisición de datos.
Históricos de:
Vibraciones
Temperatura
Corrosión
Aceites
Técnicas
Minería de Datos
Series de Tiempo
Mantenimiento basado
en la condición.
RCM
Nota:
p33. Advantages of
reliability-adaptive system
operation for maintenance
planning.
p9. A framework for intelligent
reliability centered
maintenance analysis.
Analiza todas las posibilidades de
fallo de un sistema y desarrolla
mecanismos que tratan de
evitarlos.
Garantizar una alta
disponibilidad de la planta.
Consiste en:
Identificar las
posibles fallas.
Determinar las tareas
de mantenimiento para
evitar estas fallas.
Determinar el stock de
repuestos necesario.
Crear planes de
formación y operativos.
Análisis de las
tendencias
Históricos
Fallas.
Técnicas
Minería de datos.
Series de Tiempo
Mantenimiento centrado
en la fiabilidad - confiabilidad
MBR
Mantenimiento
basado en el riesgo.
Evalúa el riesgo comercial
actual y analiza los costos y
beneficios de las acciones a
tomar para mitigar las
fallas.
Análisis de las
tendencias
Riesgos
Históricos
Fallas
Consecuencias
Probabilidad
TPM
Mantenimiento
productivo total.
Mantener los equipos en
disposición para producir a su
capacidad máxima productos de
la calidad esperada, sin paradas
no programadas.
Basado en:
Clasificar
Ordenar
Limpiar
Estandarizar
Mejora continua
Análisis de las
tendencias
Históricos
Fallas
Tiempos
Muertos
Averías
Menores
Operación
Reducida
Defectos en el
Proceso
Sistemas Inteligentes
Algoritmos
Geneticos
Nota:
p13. Fault diagnosis for high voltage circuit breaker based on least square support vector machine.
Agentes de
Software
Sistemas
Multiagentes
Nota:
p4. Enhancing the performance of wind turbine's O&M by employing multi-agent-systems.
p5. Agent-based multi-organizational interaction design: A case study of the Dutch railway system.
p6. Study on maintenance decision-making technology based on multi-agent in PHM.
p24. Study on multi-agent based maintenance decision support system used for power plant equipment.
p25. Application of multi-agent and data mining techniques in condition assessment of transformers.
Agentes móviles
Nota:
p7. Embedding mobile agent technology into real time vibration sensor for condition-based maintenance.
Redes
Neuronales
Nota:
p40. Intelligent engineering asset management system for power transformer maintenance decision supports under various operating conditions.
p8. Preliminary design and development of industrial inspection e-monitoring system.
p14. Advanced neural-networks for mechanical health diagnostics.
P15. Intelligent identification of wear mechanism via on-line ferrograph images.
p21. Machine fault classification: A neural network approach.
p36. Intelligent maintenance prediction system for LED wafer testing machine.
p39. Design and evaluation of a hybrid system for detection and prediction of faults in electrical transformers.
Supervisadas
No Supervisadas
Lógica
Difusa
Nota:
p19. Fuzzy information system for condition based maintenance of gearbox.
p18. Comparison Of regression and fuzzy estimates on field oil data.
Simulación y Predicción
en tiempo real
Redes Neuronales
Difusas
Nota:
P.16 Machine health condition prediction via online dynamic fuzzy neural networks.
p20. A fuzzy neural network approach to machine condition monitoring.
SVM
Arboles de Decisión
Sectores Aplicables
Oil and Gas
Nota:
p32. Condition-based maintenance decision support system for oil and gas pipelines.
Aeronautico
Nota:
p1. Intelligent fault diagnosis of synchronous generators.
p3. Integrating data with CBM
p10. An intelligent fleet condition-based maintenance decision making method based on multi-agent.
p11. An optimization method for condition based maintenance of aircraft fleet considering prognostics uncertainty.
Automotriz
Nota:
p38. Design of intelligent SoC controller for engine oil sensing and monitoring system.
Producción
Tipos de Equipos
Según la Ubicación:
OnShore
Equipos o Maquinas en
superficies terrestres
OffShore
Nota:
p26. Introduction to a condition-based maintenance
solution for offshore platforms.
p31. Using engineering data comparison method for condition
based maintenance system of Offshore Platform.