dc.creator | Campos Olivares, Daniel | es |
dc.creator | Carrasco Muñoz, Alejandro | es |
dc.creator | Mazzoleni, Mirko | es |
dc.creator | Ferramosca, Antonio | es |
dc.creator | Luque Sendra, Amalia | es |
dc.date.accessioned | 2024-04-03T10:21:27Z | |
dc.date.available | 2024-04-03T10:21:27Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | Campos Olivares, D., Carrasco Muñoz, A., Mazzoleni, M., Ferramosca, A. y Luque Sendra, A. (2023). Screening of Machine Learning Techniques on Predictive Maintenance: a Scoping Review. Dyna, 1-20. https://doi.org/10.6036/10950. | |
dc.identifier.issn | 0012 - 7361 | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/156632 | |
dc.description.abstract | Predictive maintenance (PdM) is a set of actions and techniques to
early detect failures and defects on machines before they occur,
and the usage of machine learning and deep learning techniques
in predictive maintenance has increased during the last years.
Even with this increase of the literature, there is still a gap
concerning the application of such techniques for PdM in the
industry, as there are no clear guidelines about which information
to use for a PdM system, how to process the information, and what
machine learning techniques should be used in order to obtain
acceptable results. This scoping review is performed in order to
observe the current status on the use of Machine Learning and
Deep Learning in predictive maintenance in academia and provide
answer to the questions related to these guidelines. For this
purpose, a literature review of the last five years is carried out,
using those articles that cover information about sources of
information used for PdM, the treatment given to such data and the
machine learning (ML) methods or techniques used.
The Web of Science: Core Collection database is used as a
source of information, specifically the Science Citation Index
Expanded (SCIE). The review shows that there are different
information sources used for machine learning and deep learning
in PdM, depending on the origin of the data and the availability of
it, and as well whether the data sets are private or public. Also, we
can observe that data used for both training and making
predictions does not only use traditional pre-processing
techniques, but that about one fifth of the articles even propose
new techniques in this field. Additionally, we compare a wide range
of techniques and algorithms which are used in Deep Learning -
being ANN the most used- and in Machine Learning, being SVM
the most used algorithm, closely followed by Random Forest.
Based on the results, we provide indications about how to apply
ML for PdM in industry. | es |
dc.description.abstract | El mantenimiento predictivo (PdM) es un conjunto de acciones y técnicas
para detectar tempranamente fallos y defectos en máquinas antes de
que ocurran. El uso de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje
profundo en el mantenimiento predictivo ha aumentado en los últimos
años. A pesar de este aumento en la literatura, todavía existe una brecha
en cuanto a la aplicación de tales técnicas en la industria, ya que no
existen pautas claras sobre qué información utilizar en un sistema de
PdM, cómo procesar la información y qué técnicas de aprendizaje
automático se deben usar para obtener resultados aceptables. Esta
revisión de alcance se realiza para observar el estado actual del uso del
aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en el mantenimiento
predictivo en la academia y proporcionar respuestas a las preguntas
relacionadas con estas pautas. Para este propósito, se lleva a cabo una
revisión de la literatura de los últimos cinco años, utilizando los artículos
que cubren información sobre las fuentes de información utilizadas para
el PdM, el tratamiento dado a dichos datos y los métodos o técnicas de
aprendizaje automático (ML) utilizados.
La base de datos Web of Science: Core Collection se utiliza como fuente
de información, específicamente el Science Citation Index Expanded
(SCIE). La revisión muestra que existen diferentes fuentes de
información utilizadas para el aprendizaje automático y el aprendizaje
profundo en el PdM, dependiendo del origen de los datos y su
disponibilidad, así como si los conjuntos de datos son privados o
públicos. Además, podemos observar que los datos utilizados tanto para
el entrenamiento como para realizar predicciones no solo utilizan
técnicas de preprocesamiento tradicionales, sino que aproximadamente
una quinta parte de los artículos incluso proponen nuevas técnicas en
este campo. Además, comparamos una amplia gama de técnicas y
algoritmos que se utilizan en el Aprendizaje Profundo, siendo las Redes
Neuronales Artificiales (ANN) las más utilizadas, y en el Aprendizaje
Automático, siendo el SVM (Máquinas de Soporte Vectorial) el algoritmo
más utilizado, seguido de cerca por Random Forest. Basándonos en los
resultados, proporcionamos indicaciones sobre cómo aplicar el
Aprendizaje Automático para Mantenimiento Predictivo en la industria. | es |
dc.description.sponsorship | Universidad de Sevilla | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 20 p. | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.publisher | Dyna Sl | es |
dc.relation.ispartof | Dyna, 1-20. | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Machine learning | es |
dc.subject | Predictive maintenance | es |
dc.subject | Artificial intelligence | es |
dc.subject | Deep learning | es |
dc.subject | Data processing | es |
dc.subject | Data collection | es |
dc.title | Screening of Machine Learning Techniques on Predictive Maintenance: a Scoping Review | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Tecnología Electrónica | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería del Diseño | es |
dc.relation.projectID | 2023/00000378 | es |
dc.relation.projectID | 2023/00000390 | es |
dc.relation.publisherversion | https://www.revistadyna.com/search/screening-of-machine-learning-techniques-on-predictive-maintenance-a-scoping-review | es |
dc.identifier.doi | 10.6036/10950 | es |
dc.journaltitle | Dyna | es |
dc.publication.initialPage | 1 | es |
dc.publication.endPage | 20 | es |
dc.contributor.funder | Universidad de Sevilla | es |