Detección y diagnóstico de fallas en motores mediante el análisis de vibraciones aplicando técnicas de inteligencia artificial.

Abstract

The main objective of the study TikTok as a Pedagogical Strategyin the Teaching of Ethics and Values: A Case Study at the BuenaEsperanza Technical Institute was to explore the impact of theuse of the TikTok application as a pedagogical tool in improvingthe teaching and learning process of ethics and values at theBuena Esperanza Technical Institute; its theoretical frameworkwas based on the social constructivist approach and the Theoryof Technology-Mediated Learning (TAM). The first approachhighlighted the importance of social interaction and collaborationin the construction of knowledge, while the second theoryexamined how technology influences the teaching and learningprocess, acting as a mediator between the student and theeducational content. A mixed type approach was used, combiningelements of quantitative and qualitative research; the study designselected was the case study, allowing a deep understanding ofthe phenomenon in its real context, for data collection techniquessuch as direct observation, survey, interview and documentaryanalysis were used. The target population and sample was thestudent community of the Instituto Técnico Buena Esperanza;a sample of 10 active seventh grade students was selected,approximately 30% of the total population, to guarantee therepresentativeness and validity of the conclusions of the study.Data analysis revealed that the use of TikTok as a pedagogicaltool resulted in a significant increase in knowledge retention andunderstanding of ethical concepts and values as students showedgreater participation in activities related to the application, whichtranslated into an improvement in their grades and academicperformance. In addition, a positive change in the students’attitude towards ethics and values was observed, reflected ingreater reflection on their actions and greater empathy towardsothers; these findings support the feasibility of integrating TikTokin the classroom as an effective strategy to improve the teaching ofethics and values. Likewise, the effectiveness of the TikTok-basedpedagogical strategy to improve academic performance andpromote the development of ethical skills and values in studentswas concluded. The integration of TikTok generated a high levelof participation and engagement, as well as a notable increase ininterest in the subject of ethics and values; the results suggest apositive impact on various aspects of student learning and behavior,supporting the usefulness of this innovative approach in education.Actualmente la detección y diagnóstico de fallas en motores en la industria es esencial en la reducción de costos tanto de mantenimiento en maquinaria (motores) como en aplacar las interrupciones en la producción. El análisis de vibraciones establece una técnica competente para detectas fallas o mal funcionamiento en motores, y su nivel de precisión ha aumentado gracias a la aplicación conjunta de inteligencia artificial, por lo tanto, se evaluó el rendimiento de diferentes algoritmos de inteligencia artificial en el campo de detección y diagnóstico de fallas haciendo uso del análisis de vibraciones en motores. Se realizó una comparación exhaustiva de los resultados obtenidos con cada algoritmo empleando métricas y técnicas de evaluación con el fin de determinar cuál es el más efectivo, en esta tarea específica se tuvieron en cuenta indicadores como la precisión la sensibilidad y la especificidad de los algoritmos o aspectos como las técnicas de acondicionamiento de las señales de vibración, los métodos de extracción, selección de características claves, entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte. Por tanto, los algoritmos de inteligencia artificial demostraron alta precisión en la detección de fallas y resolución en la identificación de diversos tipos de problemas de manera oportuna; Los modelos contribuyeron en gran parte al análisis total ofreciendo un enfoque más seguro para el mantenimiento industrial predictivo, estableciendo la ruta para futuras mejoras y adopción de nuevos algoritmos más robustos y adaptables.