Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Díaz Salas, Sergio AndrésSoto Zabala, Daniel Felipe2021-11-032021-11-032021-06-01http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5154This document presents an application of machine learning as predictive maintenance in a simulated centrifugal pump, it is a strategy of how to use this branch of artificial intelligence as a maintenance technique. By means of discrete simulations data are extracted from dynamic variables such as torque, pressure and flow from a centrifugal pump in a common water supply system, data is taken from the pump at two speed ranges in the pump rotorEn este documento se presenta una aplicación de machine learning como antenimiento predictivo en una bomba centrifuga simulada, es una estrategia de cómo utilizar esta rama de la inteligencia artificial como técnica de mantenimiento. Por medio de simulaciones discretas se extraen datos de variables dinámicas como torque, presión y caudal de una bomba centrifuga en un sistema de suministro de agua común, se toman datos de la bomba a dos rangos de velocidades en el rotor de la bombaspaAcceso abiertomachine learningturbo máquinapredicciónprevencióncorrección530.12Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)machine learningTurbo MachinePredictionPreventionCorrectioninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2[1] GARCÍA GARRIDO, Santiago. Vibración en turbinas de vapor. [En línea]. http://www.renovetec.com/590-mantenimientoindustrial/110-mantenimiento-industrial/309-vibracion-en-turbinas-de-vapor. 01/10/2020.J.[2] KHADEMI, A., RAJI, F. y SADEGHI, M. (2019, abril). LoT Enabled Vibration Monitoring Toward Smart Maintenance. In 2019, Third International Conference on Internet of Things and Applications, University of Isfahan, Isfahan, Iran p. 1-6.[3] PINHEIRO ALVES, Pinheiro, BRANDAO MODESTO, Lago y DA COSTA, Cesar. (2019). Vibration Analysis of Rotary Machines Using Machine Learning Technique. European Journal of Engineering Research and Science, Vol. 2, p. 12-16.[4] EMPRESITE, Mantenimiento predictivo. [En línea]. Recuperado de https://empresite.eleconomistaamerica.co/Actividad/MANTENIMIENTO-PREDICTIVO/ Fecha de consulta 19 de octubre de 2020.[5] MPC. Mantenimiento predictivo computarizado Ltda. [En línea]. Recuperado de http://mpc-predictivo.com/representaciones.htm. Fecha de consulta19 de octubre de 2020.[6] PREDICTIVO. Análisis de vibraciones balanceo dinámico - alineación laser. [En línea]. Recuperado de http://www.predictivoltda.com/ Fecha de consulta19 de octubre de 2020[7] ZHOU, Taotao y LI Yan-fu. (2020). Degradation Assessment and Remaining Useful Life Prognostic of Centrifugal Pump using Multi-Sensor Process Monitoring The 9th Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability and Maintenance Modeling (APARM 2020 – Vancouver).[8] ARDILA, Alfonso, MARTÍNEZ, Felipe, GARCÉS, Kelli, BARBIERI, Giacomo, SÁNCHEZ-LONDONO, David, CAIELLI, Andrea, y FUMAGALLI, Laura. (2020). XRepo - Towards an information system for prognostics and health management analysis. Procedia Manufacturing, 42, p.146-153.[9] PREDITEC. Mantenimiento predictivo. [en linea]. http://www.preditec.com/mantenimiento-predictivo/. 01/02/2021[10] AUTOMATION FÓRUM. ¿qué es el mantenimiento correctivo? [página web]. Fecha de consulta. recuperado de https://www.tecsaqro.com.mx/blog/mantenimiento-correctivo/instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/