Estudio de un modelo predictivo basado en Inteligencia Artificial para optimizar la Gestión de Mantenimiento en Motores y Transformadores Trifásicos

Abstract

El uso de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de motores trifásicos y transformadores eléctricos ha tenido un impacto transformador en diversas industrias, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo fallas imprevistas. La IA, combinada con técnicas avanzadas de modelado matemático y algoritmos de aprendizaje automático, optimiza los procesos de monitoreo, predicción y mantenimiento de estos equipos. Esto resulta en una mayor fiabilidad y un mantenimiento más eficiente, lo que reduce costos operativos y aumenta la vida útil de los equipos. En el caso de los motores trifásicos, el análisis matemático es crucial, ya que estos se rigen por leyes fundamentales como la Ley de Faraday y la Ley de Lenz, que modelan la inducción electromagnética. Además, se emplean ecuaciones diferenciales para describir la relación entre voltaje, corriente, impedancia y potencia, fundamentales para entender su comportamiento en sistemas de corriente alterna (CA). Por otro lado, los modelos predictivos basados en IA para transformadores trifásicos permiten predecir fallas y optimizar su funcionamiento mediante el análisis de datos en tiempo real, mejorando la gestión del mantenimiento y evitando interrupciones inesperadas.