Predicción de averías en camiones a partir de datos CAN‐BUS

Diseñar un modelo que permita predecir fallas a partir de datos CAN-BUS en camiones.

En la industria automotriz hay una necesidad de detección temprana de fallas del componente y toma importancia cada vez mas, esto implica interrupción de trabajo, tiempo de inactividad y costos asociados, en esta investigación se usará técnicas de Machine Learning. Machine Learning es una forma de inteligencia artificial que aprende de los datos en lugar de datos programados y conforme se tiene mas datos de entrenamiento es posible producir modelos mas precisos.
El objetivo de esta investigación es desarrollar un modelo predictivo con técnicas de Machine Learning, haciendo uso de los datos son obtenidos a partir del CAN-BUS del vehículo, cuya tarea es clasificar los posibles fallas o averías del componente del motor, el uso de esta técnica será capaz de aprender patrones a partir de los datos históricos de CAN-BUS del vehículo.

Machine Learning, CAN-BUS, vehículos, mantenimiento predictivo, auto aprendizaje, UNSA, Arequipa.