Este artículo detalla un sistema de mantenimiento predictivo construido sobre la plataforma IoT iNeuOS. Recopila datos de series temporales de sensores de vibración y utiliza el LLM DeepSeek V4 Pro para permitir a los usuarios consultar el estado del equipo en lenguaje natural. El sistema realiza un análisis independiente de los canales de vibración y una evaluación integral, eliminando la necesidad de SQL o herramientas especializadas. Este enfoque representa un avance significativo para hacer que los datos de IoT industrial sean accesibles para las partes interesadas no técnicas, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. La integración de LLM con modelos de series temporales ofrece un patrón escalable para el mantenimiento predictivo en diversas industrias.
Un caso de estudio sobre la combinación de datos IoT, análisis de series temporales y LLM para mantenimiento predictivo, permitiendo consultas en lenguaje natural sobre el estado de los equipos.