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Prevenir averías

  • Publicado el 13 de Mayo de 2024

Una de las principales causas de averías de maquinaria industrial es ignorar señales de advertencias, lo que puede derivar en consecuencias nefastas para cualquier empresa. En esta línea, un fallo de cualquier máquina involucrada en el trabajo diario de un negocio se traduce en pérdidas económicas significativas, pero también en retrasos en la producción o incluso en posibles riesgos para la seguridad de los trabajadores.

ITI, centro tecnológico privado especializado en TIC (www.iti.es), está trabajando en el proyecto Soroll-IA2, financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE+i) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). En concreto, Soroll-IA2 tiene como objetivo crear una base de datos de audios para obtener información relevante que pueda ser utilizada como herramienta de mantenimiento predictivo y ayude a prevenir posibles averías a través del reconocimiento de sonidos.

El proyecto, que se encuentra en su segunda anualidad, se ha dividido en dos partes. Por un lado, la grabación y captura de datos de audio en entornos industriales y, por el otro, el etiquetado y la clasificación de estos. Los datos se recogen a través de una serie de nodos acústicos ubicados en lugares estratégicos y, mediante técnicas de Machine Listening, se extrae información de valor. Se trata de una tecnología de Inteligencia Artificial (IA) que trabaja y diseña algoritmos y modelos capaces de extraer conocimiento e información relevante a partir de señales de audio.

Una de las principales características de las máquinas industriales es que hacen ruido, un análisis de dichos sonidos mediante IA puede darnos información del estado de la máquina y observar si se está produciendo una desviación respecto a su funcionamiento normal. Se espera que el mantenimiento predictivo acabe reemplazando al mantenimiento preventivo clásico, debido a la reducción de costes que conllevaría su uso, explican desde el Grupo de Investigación de Audición por Computador en ITI. Está claro que la IA ayudará a una producción mucho más eficiente y productiva.

Rosa Arza

Editora Envasprés
rosa.arza@envaspres.com

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