Proyecto: Metri – k, sistema de monitoreo para equipos industriales
Este proyecto surge ante la falta de información operacional en tiempo real, una brecha que afecta la eficiencia, seguridad y toma de decisiones en entornos industriales. La iniciativa desarrolla un sistema de monitoreo continuo integrado con modelos de IA, permitiendo anticipar fallas, optimizar recursos y mejorar la productividad.
Video Pitch Proyecto
| Nombre | Carrera | Sede | Estudiante o académica/o | Rol principal en el proyecto |
| Jorge Daza Gómez | Ingeniería en Informática | Iquique | Jefe Carrera |
Supervisor equipo informática
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| Álvaro Ferrada Lillo | Ingeniería en electricidad y electrónica industrial | Iquique | Coordinador de Carrera |
Supervisor Equipo Electricidad
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| Brian Álvarez Palape | Ingeniería en electricidad y electrónica industrial | Iquique | Estudiante |
Líder estudiantes electricidad
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| Deymar Rocabado Chire | Ingeniería en Informática | Iquique | Estudiante |
Líder estudiantes informática
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| Nombre | Institución | Teléfono | Rol principal en el proyecto | |
| Thomas Vilas | Vila´s Motors | (56 9) 61657798 | Cliente |
Objetivo general
Desarrollar un sistema de adquisición y análisis de datos en tiempo real para maquinarias, que permita la lectura y monitoreo de parámetros operacionales críticos, y utilice inteligencia artificial para generar planes de mantenimiento personalizados y predictivos, con el fin de mejorar la eficiencia, seguridad y productividad en la operación de las máquinas.
Principales resultados
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Implementación de monitoreo en tiempo real: se instalaron sensores para medir temperatura, consumo energético y horas de operación, con transmisión segura de datos mediante protocolos como MQTT y HTTPS. La infraestructura permite acceso remoto, continuidad operativa y escalabilidad.
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Visualización y análisis inteligente: se desarrollaron interfaces web y móviles que muestran datos en tiempo real según el perfil del usuario. Se incorporó un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar anomalías, generar alertas y proponer mantenimiento predictivo, optimizando la toma de decisiones y reduciendo riesgos operacionales.
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Integración y validación del sistema: el modelo de IA se integró mediante APIs RESTful, permitiendo comunicación fluida entre los componentes. Las pruebas funcionales, de estrés y de seguridad demostraron mejoras en eficiencia, reducción de tiempos de inactividad y mayor confiabilidad operativa.
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Solución tecnológica escalable: el proyecto consolidó un sistema robusto, de bajo costo y aplicable a entornos industriales reales, impulsando la transformación digital mediante sensores inteligentes, conectividad segura y analítica avanzada.
Ficha Proyecto
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