aPOYO LOGÍSTICO 4.0 cionado en septiembre 2017 por el sistema de Observación y Prospectiva tecnológica (sOPt). Desde entonces se construyeron los cimientos para establecer las líneas principales del pliego de prescripciones técnicas. Más de 15 empresas relacionadas con sistemas de big data, técnicas de aprendizaje automático, IA, análisis mecánico y mantenimiento predictivo han sido consultadas desde septiembre 2017 a abril 2018, y a partir de las reuniones mantenidas con estas se establecieron los objetivos del proyecto, que se pueden resumir en los siguientes: — Principal objetivo: aprender junto a expertos en aprendizaje automático sobre las soluciones disponibles. un incremento en las capacidades de análisis y predicción ofrecerá a la Armada una mejor perspectiva de cara a la definición de requisitos 4.0 en las próximas F-110. — basarse en soluciones OpenSource y formar un equipo de desarrollo en cEsADAR. La Armada debe tener el control sobre un producto del cual es propietaria. su modificación y adaptación debe ser posible sin estar coartados por empresas externas. — Analizar y evaluar las distintas técnicas de aprendizaje automático (ML) o profundo (DL) y demostrar su efectividad utilizando datos como los actualmente recopilados. — Diseñar un demostrador escalable que integre todas las subfases del análisis (figura 6) y escalable a otros sistemas embarcados. se empezará desarrollando uno para los dos equipos seleccionados en un principio: propulsores principales bAM y generadores eléctricos F-100. se probarán al menos cuatro soluciones para cada una de las subfases del análisis y se integrará una solución completa al problema, que constituirá el demostrador. — Este demostrador deberá poder calcular disponibilidades de equipos en un rango de tiempo dado y probabilidad de ocurrencia a modos de fallo en período estipulado. figura 6. subfases del análisis del sistema. 344 Agosto-septiembre
REVISTA-GENERAL-MARINA-AGOSTO-SEPTIEMBRE-2018
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