Integración de inteligencia artificial para el diagnóstico predictivo de fallas mecánicas en vehículos de combustión interna: Enfoque integral

Resumen

La integración de tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial (IA), en el ámbito de la ingeniería automotriz ha cobrado especial relevancia ante la necesidad de optimizar los procesos de mantenimiento y reducir los tiempos de inactividad vehicular. Este artículo aborda la temática de la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial (IA), para el diagnóstico predictivo de fallas mecánicas en vehículos de combustión interna, destacando su pertinencia en contextos donde la confiabilidad operativa es crítica.

El objetivo principal es analizar y proponer un enfoque integral para la implementación de sistemas inteligentes que permitan anticipar fallas mecánicas mediante el procesamiento de datos operacionales y sensoriales en tiempo real. Se busca demostrar cómo técnicas de aprendizaje automático, redes neuronales y algoritmos de clasificación pueden mejorar la precisión diagnóstica en comparación con los métodos tradicionales.

Desde la perspectiva teórica, el estudio se fundamenta en los principios del mantenimiento predictivo, la teoría de la confiabilidad mecánica y los desarrollos recientes en Inteligencias Artificial (IA), aplicada a sistemas Ciber físicos. Se integran conceptos de machine learning supervisado y no supervisado, análisis de señales y procesamiento de Big Data automotriz para construir un marco metodológico robusto.

El artículo se estructura en cinco secciones: introducción al problema y contexto tecnológico; revisión de literatura sobre diagnósticos automatizados; desarrollo del enfoque metodológico propuesto; análisis de resultados experimentales utilizando conjuntos de datos reales; y, finalmente, conclusiones y recomendaciones para futuras investigaciones y aplicaciones en entornos industriales. Este trabajo aporta a la transición hacia una ingeniería automotriz más inteligente, eficiente y sostenible.