Resumen

Los retos que plantea el desarrollo de un sistema de detección y diagnóstico de fallos para aplicaciones industriales no son desdeñables, especialmente en el caso de operaciones complejas de procesamiento de materiales como la fundición de aluminio. Sin embargo, la organización en grupos de los distintos sistemas de detección y diagnóstico de fallos del proceso de fundición de aluminio puede ayudar a identificar los elementos clave de un sistema de supervisión eficaz. Este artículo revisa los sistemas de detección y diagnóstico de fallos del proceso del aluminio y propone una taxonomía que incluye cuatro elementos clave: conocimientos, técnicas, frecuencia de uso y presentación de resultados. Cada elemento se explica junto con ejemplos de sistemas existentes. Se demuestra un sistema de detección y diagnóstico de fallos desarrollado a partir de la taxonomía propuesta utilizando datos de fundición de aluminio. Se discute una nueva estrategia potencial para mejorar el diagnóstico de fallos basada en la capacidad de la nueva tecnología, la realidad aumentada, para aumentar la visión de los operadores de una planta industrial, de modo que permita una actuación orientada a la situación en entornos de trabajo reales.

• Materias:Aluminio Propiedades fisicoquímicas Hidráulica Agua Ingenierí­a hidráulica Soldadura Hidróxido de aluminio
• Subjects:Aluminum Chemicophysical properties Hydraulics Water Hydraulic engineering Welding Aluminum hydroxide
• Palabras claves:sistema de diagnóstico, detección de fallos, elementos clave, nueva estrategia potencial, detección de varios fallos, sistema de supervisión eficaz, proceso de fundición de aluminio, procesamiento de materiales complejos, entorno de trabajo real, operaciones de procesamiento de materiales
• Keywords:diagnosis system, fault detection, key elements, potential new strategy, various fault detection, effective monitoring system, aluminium smelting process, complex material processing, real working environment, material processing operations