Resumen

HEREDIA, J.M.  y  AYALA, E.L.. IoT and AI-Based Predictive Maintenance System Design for Express Auto Repair Shops. Revista Técnica energía [online]. 2025, vol.21, n.2, pp.81-86. ISSN 2602-8492.  https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.678.

El propósito de este documento es dar a conocer la problemática existente por una falta de conocimiento del estado real de la maquinaria y del monitoreo preciso de un taller de mecánica exprés que se compone por elementos de mantenimiento mecánico tales como elevadores de vehículos, balanceadora, alineadora, entre otras las maquinarias más comunes en este tipo de centros de trabajo, estos datos son clasificados y procesados utilizando inteligencia artificial como Machine Learning al emplear un algoritmo de tabulación e interpretación y conjuntamente IoT (internet de las cosas) a través de la instrumentación de dichas máquinas con sensores acordes a su tipo de funcionamiento mecánico, esto facilita y permite generar planes de mantenimiento predictivo al igual que esquemas operativos que permitirán disminuir el costo operacional, costos de mantenimiento y consumo energético de la indumentaria del taller, utilizando de manera innovadora un sistema modular sin necesidad de intervenir o modificar las mismas, que permite la interconectividad de la maquinaria con un ordenador que gestione la data recogida de manera automática dando como resultado una visión clara del uso de cada componente, esta información es clave para la generación de un mantenimiento predictivo.

Palabras clave : Optimización; IoT; Mantenimiento Predictivo; Ahorro Energético; Inteligencia Artificial.

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