Aprendizaje Neurofuzzy Profundo explicable para la detección de fatiga y el mantenimiento predictivo en la industria 4.0 utilizando dispositivos IIoT de baja potencia

El objetivo principal de este proyecto es aplicar nuevas técnicas basadas en eXplainable Deep Fuzzy Learning para la detección de fatiga y mantenimiento predictivo de elementos rotatorios en la Industria 4.0, basándose en sus vibraciones recogidas por múltiples dispositivos IIoT de bajo consumo y bajo costo. Este enfoque permitirá no solo predecir fallos futuros en los elementos rotatorios, sino también explicar sus causas.

Entidad financiadora:
El proyecto XDeep ha contado con el apoyo del proyecto TETRAMAX, que ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea.
Referencia:
761349
Fondos:
23.300,00 €
Fechas:
-

Organización de financiación

EU