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
Abstract
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.
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