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Process / pipelineCondition monitoring and predictive maintenance

Pronóstico y Predicción de la Vida Útil Restante (RUL)

La Gestión de Pronóstico y Salud (PHM, por sus siglas en inglés) es una metodología para predecir la vida útil restante (RUL) de los equipos mediante el monitoreo de su condición y la extrapolación de las tendencias de degradación. A diferencia del mantenimiento reactivo (esperar la falla) o el mantenimiento preventivo (programaciones fijas), el pronóstico permite el mantenimiento predictivo: actuar solo cuando la falla es inminente. Formalizada en la década de 2000 por investigadores como George Vachtsevanos, la predicción de RUL integra datos de sensores, modelos de degradación y cuantificación de la incertidumbre para informar la planificación del mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad.

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Fuentes

  1. Vachtsevanos, G., Lewis, F. L., Roemer, M., Hess, A., & Wu, B. (2006). Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Engineering Systems. Wiley. DOI: 10.1002/9780470117842
  2. Saxena, A., Celaya, J., Balaji, B., Goebel, K., Saha, B., Saha, S., & Schwabacher, M. (2010). Metrics for evaluating the accuracy of prognostic techniques. International Journal of Prognostics and Health Management, 1(1), 1-20. link
  3. Goebel, K., Saha, B., & Saxena, A. (2008). A comparison of three data-driven techniques for prognostics. IEEE Aerospace Conference, 1-11. link
  4. Si, X. S., Wang, W., Hu, C. H., & Chen, M. Y. (2012). Remaining useful life estimation based on stochastic degradation models. Reliability Engineering & System Safety, 99, 146-154. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Prognostics and Remaining Useful Life (RUL) Prediction. ScholarGate. https://scholargate.app/es/reliability-engineering/prognostics-and-remaining-useful-life

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Citado por

ScholarGatePrognostics and Remaining Useful Life (Prognostics and Remaining Useful Life (RUL) Prediction). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/reliability-engineering/prognostics-and-remaining-useful-life · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026