Sistema de monitoreo para la detección del estado de vías aplicando técnicas de instrumentación basadas en técnicas de minería de datos a partir de variables electromecánicas
Trabajo de grado - Pregrado
2018-10-05
Maestría en Ingeniería
Coal mining is currently going through a period of recession which is leading senior
management to look for new tools to optimize processes and stay active in mining market.
One of the action points considered is the management of equipment maintenance due to the
poor condition of the roads, making necessary the implementation of effective methodologies
to make adjustments to the optimal inventory point. Among the techniques that consider data
mining are the so-called SOM acronym in English for "Self-Organizing Map", which allows
the user to train an algorithm and make a map on the associated input variables through
patterns, to generate a response based on these in order to clear doubts or establish reference
points. This research considered as input variables the databases with selected variables of
electromechanical relevance of a fleet of mining trucks, where the neural network algorithm
will associate these data and find patterns that facilitate to determine through a mathematical
analysis the condition of roads with a high degree of reliability, this information is a key
piece for planners to establish the necessary maintenance routines and determine the optimal
point of dispatch of resources of support equipment for repair. Actualmente la minería de carbón se encuentra atravesando un periodo de recesión
el cual está llevando a la alta gerencia a buscar nuevas herramientas para optimizar los
procesos y mantenerse vigente en el mercado competitivo. Uno de los puntos de acción
considerados es la gestión del mantenimiento de los equipos dado el mal estado de las vías de
circulación, haciendo necesaria la implementación de metodologías efectivas para hacer los
ajustes del punto óptimo de inventario.
Dentro de las técnicas que consideran la minería de datos se encuentran las llamadas
SOM siglas en inglés para “Self-Organizing Map” la cual permite al usuario entrenar un
algoritmo y realizar un mapa sobre las variables de entrada asociada mediante patrones, para
generar una respuesta con base en estos a fin de despejar dudas o establecer puntos de
referencia. En el estudio se consideran como variables de entrada las bases de datos con las
variables seleccionadas de relevancia electromecánica de una flota de camiones de minería,
donde el algoritmo tipo red neuronal permitirá asociar estos datos y encontrar patrones que
faciliten determinar mediante un análisis matemático la condición de las vías con un alto
grado de confiabilidad, esta información es pieza clave para que los planeadores puedan
establecer las rutinas necesarias de mantenimiento y determinar el punto óptimo de despacho
de recursos de equipos de soporte para reparación.
- Posgrado [1194]