Sin embargo, puede explorar varias opciones según sus necesidades:
* Simulaciones y herramientas educativas: Hay paquetes de software y simulaciones que le permiten aprender sobre principios y algoritmos de mantenimiento predictivo. Estos no analizarán los datos del mundo real de la maquinaria, pero proporcionarán una buena comprensión de los conceptos. Busque "simulación de mantenimiento predictivo" o "software de tutorial de mantenimiento predictivo".
* Análisis de datos con herramientas de código abierto: Si tiene algunos datos del sensor (por ejemplo, de un proyecto o pasatiempo a pequeña escala), puede usar herramientas de código abierto como Python con bibliotecas como Pandas, Numpy y Scikit-Learn para realizar un modelado predictivo básico. Esto requiere habilidades de programación y comprensión del modelado estadístico. Necesitaría recopilar y preprocesar sus datos.
* Soluciones basadas en la nube (con limitaciones): Algunas plataformas basadas en la nube ofrecen capacidades de mantenimiento predictivo, pero estas generalmente requieren suscripciones y están orientadas a aplicaciones industriales. Pueden ofrecer pruebas gratuitas, lo que le permite experimentar con un conjunto de datos limitado. Las limitaciones aquí son principalmente tamaño de datos y complejidad que manejaría un nivel libre.
* Herramientas de monitoreo simplificadas: Para equipos simples, puede encontrar un software que proporcione monitoreo y alertas básicas (por ejemplo, umbrales de temperatura), que son un precursor del mantenimiento predictivo. Estos no son verdaderamente "predictivos", sino que ofrecen advertencias tempranas.
En resumen:si bien no puede ejecutar software de fuerza industrial en la computadora de su hogar, puede aprender sobre él, experimentar con conjuntos de datos más pequeños o usar herramientas de monitoreo simplificadas. La viabilidad depende de sus habilidades técnicas y el alcance de su proyecto. Si apunta a un verdadero mantenimiento predictivo en la maquinaria industrial, necesitará hardware y software especializados implementados en el entorno industrial.