| Summary: | Los motores de inducción eléctrica son los más utilizados en la actualidad para realizar procesos industriales por lo que mantenerlo en óptimas condiciones garantiza la eficiencia de los mismos. Mantener un plan de mantenimiento predictivo nos garantiza prevenir daños mayores y evitar parar líneas de producciones u operaciones normales en fallas comunes, las cuales se suelen dar en los cojinetes, estator y rotor. La finalidad de este proyecto es crear un prototipo utilizando una red neuronal convolucional (CNN) con aprendizaje supervisado que procesa sus capas imitando al cortex visual del ojo humano para identificar distintas características puntuales de una imagen, esta metodología está basada en el “pre- procesamiento” de datos. Con esto, surge la idea de crear una APP desde el celular para detectar las fallas de los motores por medio del espectrograma de audio recolectado con el micrófono de un dispositivo móvil para que de manera práctica se pueda hacer una predicción en cualquier instante.
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