Mantenimiento predictivo · pronóstico de vida

Vida útil restante · motores turbofan

No solo si un motor fallará, sino cuándo: el modelo estima cuántos ciclos de vuelo le quedan antes de fallar, a partir de sus sensores.

Motores analizadosreales, hasta fallar
Error mediociclos de margen
RMSEerror cuadrático
1,0 = perfecto

Monitor de degradación

Un motor de prueba (que el modelo nunca vio) a lo largo de toda su vida.

Motor
Vida total
En el último ciclo, el modelo predijo

La línea gris es la vida real que le quedaba (baja hasta 0 al fallar); la de color es la predicción del modelo. Fíjate cómo el modelo mantiene el motor "sano" al principio y detecta la cuenta atrás según se degrada, clavando el momento del fallo. La vida se acota en 125 ciclos: un motor nuevo no muestra degradación, así que solo importa el tramo final.

Qué mira el modelo

Peso de cada sensor en la predicción

De 21 sensores, el modelo aprendió solo que uno (el s_11) concentra la mayor parte de la señal de degradación. Nadie se lo dijo: lo dedujo de los datos.

Qué es esto

El problema. La pregunta fácil en mantenimiento es "¿fallará?" (sí/no). La difícil, y la que ahorra dinero de verdad, es "¿cuánto le queda?" — para planificar la parada justo a tiempo, ni antes (desperdicias vida) ni después (rotura).

Cómo funciona. A cada instante de la vida del motor se le calcula la vida restante real, y un modelo de regresión aprende a estimarla a partir de los sensores. Se evalúa con motores que nunca ha visto: acierta con un margen medio de ciclos.

Datos. C-MAPSS de la NASA — 100 motores turbofan reales llevados a fallo en banco de pruebas, registrados ciclo a ciclo. Datos reales, no simulados.