Sistema de Mantenimiento Utilizando Inteligencia Artificial

Este libro presenta una nueva propuesta para el pre-despacho de carga considerando el estado técnico de los motores de las centrales termoeléctricas mediante la combinación de diversas técnicas de mantenimiento y diagnóstico a partir de la inteligencia computacional vía lógica Fuzzy. El diagnóstico del estado técnico de los motores se realiza utilizando el análisis de aceite lubricante, análisis de vibraciones, y termografía. Con estos datos y con el análisis estadístico, es posible prever cuando un motor puede fallar aún en el pre-despacho de carga. Para aumentar la confiabilidad de los motores y del suministro de la energía eléctrica, se realizó la Programa de Gestión de Mantenimiento (PGM), usando herramientas de gestión, aplicando sólo 4 pilares del TPM (mantenimiento productivo total) y combinando con el mantenimiento predictivo y el diagnóstico, permitiendo así la gestión para la disminución de las paradas correctivas de los equipos de la planta. Algunos resultados alcanzados después de la implementación son: reducción del costo anual de mantenimiento, reducción del mantenimiento correctivo, aumento del MTBF (Promedio de tiempo entre fallos)