Mantenimiento predictivo
Sistema. Mantenimiento predictivo para una fresadora CNC. A partir de las condiciones de proceso —par, velocidad de husillo, desgaste de herramienta y temperaturas— estima la probabilidad de avería de la operación en curso, de modo que la intervención pueda programarse antes del fallo en lugar de reaccionar tras la parada.
Modelo. Un modelo de aprendizaje automático (Random Forest) entrenado sobre — operaciones registradas con sus averías etiquetadas. Además de la probabilidad de fallo, identifica el modo de avería activo —desgaste, disipación térmica, potencia o sobreesfuerzo— mediante umbrales derivados del análisis de los datos.
Contenido. El simulador evalúa el riesgo de avería para cualquier consigna de trabajo. Con la máquina en marcha, se registra cada ciclo de producción y se evalúa. Y un análisis de retorno económico contrasta mantenimiento correctivo frente a predictivo. Arquitectura en Python (scikit-learn y FastAPI), desplegada en contenedor.
Consigna de trabajo
Calidad de pieza
Riesgo de avería
Modos de fallo
Diagnóstico
Seguimiento en producción
Máquina detenidaRegistro de alarmas
Par y velocidad dibujan una hipérbola porque la máquina trabaja a potencia aproximadamente constante (P = par × velocidad angular). Las averías se acumulan en los extremos: mucho par con pocas revoluciones —sobreesfuerzo, el motor arrastrando— y el extremo opuesto de régimen alto con poca carga.
Hasta los 200 minutos, las piezas con y sin avería se reparten igual. A partir de ahí las dos poblaciones se separan con claridad: es un límite de servicio, no una degradación progresiva.
Multiplica el riesgo por —. En las medias globales esta señal desaparece (10,0 °C frente a 9,4 °C). Sin diferencia de temperatura entre el proceso y el aire no hay por dónde evacuar el calor, y la máquina se cuece.
En mantenimiento se prefiere pecar de prudente: revisar de más cuesta una hora de técnico; no ver una avería cuesta la producción de un turno. Dónde se pone ese punto no es una decisión técnica, es económica.
La potencia no venía en los datos: la calculamos a partir del par y las revoluciones, y el modelo la ha situado entre las variables que más pesan. Esa columna es criterio de ingeniería, no estadística.
Un modelo no se defiende con métricas, se defiende con dinero. Ajusta los costes a los de tu planta y el cálculo se rehace solo.
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