El mantenimiento predictivo es la práctica de utilizar datos y análisis para predecir cuándo es probable que falle un equipo, de modo que el mantenimiento pueda realizarse justo a tiempo para evitar esa falla. La ingeniería de funciones es un componente crucial del mantenimiento predictivo, ya que implica la creación de nuevas funciones o variables a partir de datos sin procesar que pueden mejorar el rendimiento de los modelos predictivos.
Uno de los desafíos clave del mantenimiento predictivo es que los datos recopilados de los equipos pueden ser muy complejos y de gran dimensión. Estos datos pueden incluir información sobre las condiciones de funcionamiento del equipo, temperatura, vibración y otras lecturas de sensores. La ingeniería de características implica transformar estos datos sin procesar en una forma que sea más adecuada para el modelado predictivo.
Existen varias técnicas que se pueden utilizar para la ingeniería de funciones en el contexto del mantenimiento predictivo. Un enfoque común es crear nuevas funciones basadas en el conocimiento del dominio. Por ejemplo, en el caso de un motor, características tales como fluctuaciones de temperatura, picos de voltaje y fluctuaciones de corriente podrían calcularse basándose en patrones conocidos de falla del motor.
Otro enfoque de la ingeniería de funciones es agregar los datos sin procesar del sensor a lo largo del tiempo. Esto puede implicar el cálculo de estadísticas resumidas, como los valores medio, mediano, máximo y mínimo para cada lectura del sensor durante un período de tiempo específico. Estas estadísticas agregadas se pueden utilizar luego como características en modelos predictivos.
La ingeniería de funciones también puede implicar la creación de nuevas funciones mediante el uso de técnicas de análisis de series de tiempo. Por ejemplo, los datos de los sensores se pueden utilizar para crear funciones que capturen la tendencia, la estacionalidad y los patrones cíclicos en el comportamiento del equipo. Estas características de series de tiempo pueden proporcionar información valiosa para los modelos de mantenimiento predictivo.
Además de crear nuevas funciones, la ingeniería de funciones también implica una selección cuidadosa de las funciones más relevantes para el modelado predictivo. Este proceso, conocido como selección de características, implica identificar las características que son más informativas para predecir fallas del equipo. Esto puede ayudar a reducir la dimensionalidad de los datos y mejorar el rendimiento de los modelos predictivos.
En general, la ingeniería de características es un paso crítico en el desarrollo de modelos de mantenimiento predictivo. Al transformar los datos sin procesar de los sensores en características significativas, se puede mejorar en gran medida la precisión de los modelos predictivos y permitir estrategias de mantenimiento más efectivas. A medida que el campo del mantenimiento predictivo siga creciendo, la ingeniería de funciones desempeñará un papel cada vez más importante en la extracción de información valiosa a partir de los datos de los equipos.