Evaluar el uso de la Inteligencia Artificial usando modelos basados en datos para el diagnóstico y pronóstico de fallas en motores trifásicos de inducción

El proyecto fortalece la capacidad institucional de investigación en Inteligencia Artificial aplicada e Industria 4.0. Es fundamental para maximizar el uso y el retorno de la inversión realizada en la bancada de pruebas existente, cuyo valor supera los $50,000, y que pertenece a la Escuela de Ingeniería Electromecánica. Además, permite integrarla en una futura línea de investigación centrada en el diagnóstico predictivo.

El proyecto se alinea con este eje al contribuir a mejorar la eficiencia operativa y energética del sector industrial. La validación de modelos basados en datos para el diagnóstico de fallas asegurará que los motores trifásicos de inducción, que representan grandes consumidores de energía, mantengan un alto rendimiento. La implementación de estas metodologías permitirá reducir pérdidas por ineficiencia causadas por reparaciones y daños en los componentes de los motores, promoviendo así un uso más eficiente de la energía.

Establecer los requisitos técnicos, de datos y metodológicos necesarios para el diseño de un
sistema de diagnóstico y pronóstico de fallas en motores trifásicos de inducción basado en
Inteligencia Artificial, con el fin de generar una línea de investigación y una propuesta formal de
proyecto para el Instituto Tecnológico de Costa Rica.

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