Descripción

Predice fallas de máquina con días de anticipación usando modelos LSTM entrenados con histórico.

Parámetros de la Tool

Entrada — lo que recibe
ParámetroTipoReq.Default
assetIdstring✓ Sí
sensorReadingsarray✓ Sí
horizonHoursinteger72
Salida — lo que devuelve
CampoTipoFormato
failureProbabilitynumber
estimatedTimeToFailureHoursnumber
failureTypestring
recommendedActionstring

Guía de Implementación

¿Por qué estos parámetros de entrada?

assetId identifica el activo industrial (bomba, motor, compresor, CNC) con su historial de mantenimiento y fallas previas. sensorReadings es el snapshot actual de sensores críticos del activo (temperatura, vibración, corriente, presión de aceite) que alimentan el modelo predictivo. horizonHours define cuánto tiempo hacia adelante predecir.

Cálculos y lógica a implementar

Consultar el servicio de mantenimiento predictivo configurado para el tipo de activo (IBM Maximo APM, SAP PM Predictive, AWS Lookout for Equipment, o el servicio local de ML). Enviar las lecturas de sensores actuales de `sensorReadings`. Obtener `failureProbability`, `estimatedTimeToFailureHours` y el tipo de falla más probable del servicio; no cargar ni ejecutar modelos ML directamente en el tool.

¿Por qué estos parámetros de salida?

failureProbability permite al agente priorizar qué activos atender primero en el plan de mantenimiento. estimatedTimeToFailureHours define la ventana disponible para programar el mantenimiento sin afectar la producción. failureType permite al técnico llevar los repuestos correctos. recommendedAction es la instrucción concreta para el equipo de mantenimiento.

Interfaz gráfica recomendada

Tarjeta de activo con gauge de probabilidad de falla (0-100%) y color de riesgo. Línea temporal mostrando el estimatedTimeToFailure. Gráficas de tendencia de sensores clave en el tiempo. Panel de acción recomendada con tipo de mantenimiento y repuestos sugeridos.

Conexiones con otras Tools

Recibe de
VIBRATION_PATTERN_ANALYZEDMQTT

Patrón crítico de vibración dispara predicción de falla

Envía a
FAILURE_PREDICTEDMQTT

Alta probabilidad de falla actualiza el modelo del gemelo digital

Evento ISO que genera esta tool

Cuando esta tool detecta un evento relevante, emite el siguiente evento al Simulador ISO. El campostandardEvent.module.iddebe usar este nombre exacto.
machine_failure_prediction→ se visualiza en el Dashboard ISO y Reporte de Auditoría

Cláusulas ISO que cubre este evento

ISO 55001:2014§8.1Planificación y control operacional

Predicción de fallas de máquinas para programar mantenimiento predictivo.

ISO 55001:2014§9.1Monitoreo, medición, análisis y evaluación

Evaluación del estado de activos mediante modelos de predicción de fallas.

Al ejecutar el demo de esta tool, el evento se guardará en el Simulador ISO con este identificador.

Demo en vivo

Listo

Presiona Ejecutar Demo para ver cómo actúa esta tool en tiempo real

Agentes que usan esta tool

Predecir Falla de Máquina
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