Sensores inteligentes empleados en el mantenimiento predictivo de equipos y máquinas: una revisión sistemática de la literatura

Autores/as

  • Vicente Amirpasha Tirado Kulieva Universidad Nacional de Frontera, Sullana, Piura, Perú.
  • Eliam Gabriel Gonzales Arévalo Universidad Nacional de Frontera, Sullana, Piura, Perú.
  • Brayan Estiven Flores Castillo Universidad Nacional de Frontera, Sullana, Piura, Perú.
  • Luis Alberto Juárez Calderón
  • Ethell Tatiana Rivera Gutiérrez
  • Roberto Simón Seminario Sanz Universidad Nacional de Frontera, Sullana, Piura, Perú.
  • Wilson Castro Silupú Universidad Nacional de Frontera, Sullana, Piura, Perú.

DOI:

https://doi.org/10.57063/ricay.v2i1.31

Palabras clave:

Industria 4.0, era digital, mantenimiento predictivo, sensores inteligentes, automatización

Resumen

La implementación de sensores inteligentes en la industria es crucial para monitorear a la máquina, detectar posibles fallas y poder prevenirlas. En este sentido, el objetivo de este estudio es realizar una revisión sistemática enfocada en el uso de sensores inteligentes en el mantenimiento predictivo de máquinas y equipos. Mediante la metodología PRISMA, se ejecutó una búsqueda de investigaciones desde el año 2000 al 2021 en la base de datos de Scopus y Science Direct. Después de analizar los estudios seleccionados, los principales resultados mostraron una tendencia positiva sobre la publicación de estudios sobre el tópico, las cuales se realizan de forma gradual en Asia y Europa. Por lo tanto, es fundamental informar sobre la importancia del empleo de sensores inteligentes, principalmente en países con déficit tecnológico para incrementar la competitividad de las industrias.

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Publicado

2024-06-10

Cómo citar

Tirado Kulieva, V. A., Gonzales Arévalo, E. G., Flores Castillo, B. E., Juárez Calderón, L. A., Rivera Gutiérrez, E. T., Seminario Sanz, R. S., & Castro Silupú, W. (2024). Sensores inteligentes empleados en el mantenimiento predictivo de equipos y máquinas: una revisión sistemática de la literatura. Revista De Investigación Científica De La UNF – Aypate, 2(1), 96–105. https://doi.org/10.57063/ricay.v2i1.31

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