Análisis de sensores para mantenimiento predictivo en Python

El mantenimiento predictivo se ha consolidado como una de las estrategias más efectivas para incrementar la disponibilidad de equipos críticos en minería e industria pesada. Gracias a sensores de temperatura, vibración y presión, combinados con técnicas de machine learning en Python, es posible anticipar fallas y optimizar la seguridad y productividad operacional.

2 horas

Minería, Geología y Procesos Extractivos

On Demand

Lo que aprenderás

Mantenimiento predictivo Python minería digital sensores vibración temperatura presión machine learning Random Forest scikit-learn minería data science industrial

Contenido del curso

5 módulos · 23 lecciones

Concepto de mantenimiento predictivo – Importancia frente a correctivo y preventivo.

Sensores más utilizados – Temperatura, vibración y presión.

Aplicaciones en minería e industria pesada – Ejemplo: camiones Komatsu 930.

Objetivo principal – Anticipar fallas, mejorar disponibilidad y seguridad operacional.

Generación y carga de datasets – Archivos CSV y simulación de datos.

Construcción de DataFrames con Pandas.

Análisis de sensores para mantenimiento predictivo en Python

Lo que aprenderás

Contenido del curso

Módulo 1 – Introducción al mantenimiento predictivo y contexto industrial

Concepto de mantenimiento predictivo – Importancia frente a correctivo y preventivo.

Sensores más utilizados – Temperatura, vibración y presión.

Aplicaciones en minería e industria pesada – Ejemplo: camiones Komatsu 930.

Objetivo principal – Anticipar fallas, mejorar disponibilidad y seguridad operacional.

Módulo 2 – Preparación y exploración de datos de sensores

Generación y carga de datasets – Archivos CSV y simulación de datos.

Construcción de DataFrames con Pandas.

Visualización inicial de variables – Temperatura, vibración, presión en el tiempo.

Identificación de fallas – Codificación binaria (0 = normal, 1 = falla).

Matriz de correlación – Identificación de variables más asociadas a fallas.

Módulo 3 – Modelado predictivo con Machine Learning

División de datos – Conjuntos de entrenamiento y prueba.

Algoritmos utilizados – Regresión logística, árboles de decisión, Random Forest.

Métricas de desempeño – Accuracy, recall y F1-score.

Calidad y balance de clases – Impacto en el rendimiento del modelo.

Módulo 4 – Evaluación y comparación de modelos

Reportes de clasificación y matriz de confusión.

Curvas ROC – Evaluación de verdaderos vs falsos positivos.

Comparación de desempeño – Regresión logística vs Random Forest vs árbol de decisión.

Overfitting y limitaciones – Problemas por tamaño y balance del dataset.

Importancia de la vibración – Predictor clave en fallas mecánicas.

Módulo 5 – Implementación y aplicaciones prácticas

Guardado y carga de modelos – Uso de Joblib para despliegue.

Predicciones en tiempo real – Inputs de sensores (temperatura, vibración, presión).

Integración en dashboards o sistemas de monitoreo.

Retos actuales – Conexión con PI System y DataLink en Python.

Escalabilidad industrial – Hacia sistemas más robustos y autónomos.