Mantenimiento predictivo usando sistemas multiagentes

Carrillo Plaza, Javier Eduardo (2016). Mantenimiento predictivo usando sistemas multiagentes. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Mantenimiento predictivo usando sistemas multiagentes
Author/s:
  • Carrillo Plaza, Javier Eduardo
Contributor/s:
  • Bajo Pérez, Javier
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Informática
Date: July 2016
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El presente documento contiene el Trabajo de Fin de Máster (TFM) sobre Mantenimiento Predictivo usando la técnica de Sistemas Multiagentes. Para realizar el TFM, se ha contado con la autorización y participación de personal de la empresa CLH, permitiendo analizar la información de los cargaderos con el objetivo de predecir averías en la válvula principal evitando derrames, lo cual ahorra sobrecostes operacionales debido a que evita detener la carga de producto en los cargaderos; adicionalmente también evita la limpieza exhaustiva que se debe realizar cuando hay derrames en los cargaderos. El sistema está diseñado para que tenga características de sistemas distribuibles y componentes de Inteligencia Artificial (IA), es fácilmente extendible y con gran capacidad de integración con otros sistemas. El sistema recibe información de distintos elementos del entorno que capturan eventos físicos de los activos de la compañía y tiene capacidad de conexión con el sistema de mantenimiento. Específicamente, para el caso de los cargaderos, se procesa los eventos generados en la válvula principal y analiza los datos utilizando Redes Neuronales Artificiales. El proyecto fue gestionado como un proyecto de software tradicional, es por ello que este documento también contiene análisis de riesgos, requerimientos funcionales y técnicos del sistema y ejecución de pruebas.--ABSTRACT--This document contents Master Thesis work (TFM by your Spanish acronym) about Predective Maintenance using Multi Agent System technique. The TFM has been authorized and attended of employees of CLH, allowing to analyze landings information with the objective to predict faults, avoiding spillovers in landings and save up operational overcosts because it avoid stop product loading in landings; aditionally, avoid exhaustive environment cleaning when overruns occurs. The system is designed with distributed characteristics and Artificial Intelligence components, is easily expandable and have great integration capacity with other systems. The system receives information of any environment elements that catch physic events of assets company; on the other hand, the system have connectivity capacity with EAM (Enterprise Asset Management) system to notify possible faults. Specifically, to the case of landings, the systems analyzes and processes the events of main valve using Artificial Neural Networks. This project was managed as a traditional software project, that is the reason why this document contents risk analysis, functional and technical requirements and test executions.

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Item ID: 54407
DC Identifier: http://oa.upm.es/54407/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:54407
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 21 Mar 2019 12:04
Last Modified: 21 Mar 2019 12:04
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