Esta web utiliza cookies para optimizar la navegación. Al continuar con su visita, usted acepta el uso de cookies y nuestra politica de privacidad Aurrera

IK4 Doctorados

 

TEKNIKER

Osatzen duten pertsonek beren bezeroen berritzeko gaitasuna sustatzeko eta haien kapital teknologikoa handitzeko bokazioa dute.

 
DOKTOREGOA

TEKNIKER

Makina birakari lubrifikatuen osasuna zehazteko degradazio- eta aurreikuspen-ereduen garapena

TEKNIKER

HASIERA: 10/2017

BETETA

DOKTORETZA GRADUAREN LORPENA: 09/2020

    Deskripzioa

    Industria 4.0ri konektatutako makinak ugaritzeak monitorizazio-aukera handiak sortu ditu, eta, haien bidez, datuetako ezagutzen erauzketa oinarri duten negozio berriak sor daitezke. Horregatik, aukera berri horien gakoetako bat da osagaiak nola higatzen diren jakitea eta zer portaera izango duten aurreikustea ekipoen fidagarritasuna eta mantentze-lanak hobetzeko. Beraz, ezinbestekoa da ondo ulertzea zer aukera analitiko dauden:

    • - Analitika prediktiboak zenbait teknika barne hartzen ditu —esaterako, estatistika, modelaketa, Machine Learninga eta Data mininga—, gaur egungo eta iraganeko gertaerak aztertzeko eta etorkizuneko eta beste gertaera ezezagun batzuei buruzko aurreikuspenak egiteko.

      - Lortutako ereduek faktoreen arteko harremanak atzematen dituzte baldintza-multzo jakin bati lotutako arriskuak eta onurak errazago ebaluatzeko, eta horien arabera hartzen dira erabakiak.

    Analitika preskriptiboa urrats bat harago doa, eta egin beharreko ekintzak zehazten ditu egindako aurreikuspenaren arabera. Funtsean, egin beharreko mantentze-lanak baloratzen ditu, eta noiz eta nola egitea komeni den zehazten du ekipoen degradazio-ereduak kontuan hartuta.

    Tesiaren helburua da analitika prediktiboaren eta preskriptiboaren alorrean lan egitea, makina birakarien eremuan. Batez ere, osagai birakarien —errodamenduak eta engranajeak, adibidez— osasuna zehaztuko da sentsorika komertzialaren bidez. Eta, hala, haien osasunak zer bilakaera izango duen aurreikusi. Horretarako, proposatzen da sentsore desberdinetako informazioa nahastea, degradazio-ereduaren informazioa aberasten baitu.

    Hauek dira aztertu beharreko alderdi nagusiak:

    • - Datuak prozesatzea, osagaien osasuna monitorizatzeko baliagarriak diren ezaugarriak ateratzeko.

    • - Osagaien degradazioa ondoen zer ezaugarrik ezagutzen duten zehaztea, ikaskuntza automatikoko tekniken bidez.

    • - Osagaien osasunaren bilakaera aurreikusteko ereduak.

    • - Mantentze-lanen aukeren arabera erabakiak hartzeko aukeren simulazioa egitea.

    Zentru teknologiko asoziatuaren departamentu edo unitatea

    Informazio Sistema Adimendunen Unitatea

    Ikerketa-lerroa

    Analitika prediktiboa eta preskriptikoa

    Aurreikusitako hasiera-eguna

    10/2017

    Doktoretza graduaren bukaera-eguna

    09/2020

    Beharrezko baldintzak

    - Masterra izatea (doktoretza hasi aurretik bukatua egon behar du), ikerketa-bokazioa edukitzea eta ingelesa eskatzen dira.
    - Bereziki interesgarria da EHUko Konputazio Ingeniaritza eta Sistema Adimentsuak Unibertsitate Masterra, baina ez dira baztertzen bestelako ikasketak.
    - Asko balioetsiko da Data mining eta Machine Learningi buruzko ezagutzak izatea.
    - Halaber, interesgarria da R, Matlab eta Weka programazio-trebetasunak izatea.
    - Ezinbestekoa da arazoak konpontzeko ekimena eta gaitasuna izatea.

    IK4 Research Alliance HAUTATU LEHENTASUNAREN ARABERA ZER ESKAINTZETAN EMAN NAHI DUZUN IZENA

    Lehen aukerari 1 jarri, eta azken aukerari 3.

    Gogoan izan aukerak behar bezala konfiguratuta dauzkazunean bakarrik sakatu behar duzula “Bidali”. Bitartean, aukerak gehitzeko edo lekuz aldatzeko, erabili “Gorde”.