El 6 de mayo, en la ciudad de Heraklion (Grecia), con motivo del IDEAS 2023, 27º Simposio Internacional sobre Aplicaciones de Ingeniería de Bases de Datos, Elodie Toufaili de la BL.Predict equipo celebrará una conferencia titulada: "Visualización de la información para la supervisión de procesos industriales".
Esta contribución es el resultado de su tesis actual trabajar en la definición de una plataforma de apoyo a la toma de decisiones para el mantenimientoen colaboración con la Laboratorio de InfoRmática en Imagen y Sistemas de Información (UMR 5205) en la región de Lyon.
Su principal objetivo es optimizar el rendimiento de los procesos industriales proporcionando una herramienta de análisis visual del estado de funcionamiento de los equipos que sea pertinente y fácilmente comprensible para los ingenieros de mantenimiento. Para ello, trata de representar datos de series temporales multivariantes mediante matrices de co-ocurrencia, con el fin de visualizar el estado de un equipo y prevenir posibles averías antes de que sean demasiado críticas.
¡Una innovación para que la ayuda al diagnóstico sea más fiable!
¿Su innovación? La definición de criterios que permitan elegir el conjunto de parámetros que mejor informen sobre el estado del equipo estudiado. a través del flujo masivo de datos generados continuamente. Esta selección permite crear matrices personalizables y adaptadas a los distintos problemas de cada industria, lo que hace más fiable la ayuda al diagnóstico.
Tomemos el ejemplo del sistema de clasificación de equipajes del aeropuerto de Lyon Saint Exupéry (conjunto de datos de 2020, La Figura 1). Los transportadores están equipados con sensores que miden, entre otras cosas, la temperatura del motor, la velocidad de la cinta transportadora y el peso del equipaje. La siguiente visualización muestra, por ejemplo, una correlación entre un aumento de la temperatura de la cinta transportadora y una mayor frecuencia de atascos de equipaje.
Figura 1: Visualización de los problemas de funcionamiento de los equipos integrados en el sistema de clasificación de equipajes del aeropuerto de Lyon (datos de 2020)
Este trabajo inicial forma parte de un plan para mejorar las características de BL.Predictuna plataforma interoperable de IA/IoT desarrollada por CARL Berger-Levrault apoyar tanto a la industria como a las organizaciones públicas en la gestión sostenible de sus equipos e infraestructuras.
