MXPA04006254A

MXPA04006254A - Metodo, sistema y producto de computo para estimar la vida restante de un equipo.

Info

Publication number: MXPA04006254A
Application number: MXPA04006254A
Authority: MX
Inventors: Michael Robert Dometita
Original assignee: Gen Electric
Priority date: 2003-06-23
Filing date: 2004-06-23
Publication date: 2005-03-31
Also published as: US7149657B2; CA2470687A1; US20050005186A1

Abstract

Se provee un metodo, sistema y producto de computo para estimar la vida de un equipo; se recolectan datos referentes a los parametros; las datos son almacenados e integrados; posteriormente, se estima la vida del equipo utilizando los datos integrados.

Description

METODO, SISTEMA Y PRODUCTO DE COMPUTO PARA ESTIMAR LA VIDA RESTANTE DE UN EQUIPO ANTECEDENTES DE LA INVENCION La invención se refiere de manera general a estimar la vida restante de un equipo y específicamente, a un método y sistema para estimar la vida restante de un equipo con base en múltiples parámetros. Los estimados de vida de equipo normalmente se realizan para estimar la vida restante de un equipo y también son útiles en la determinación del tiempo de falla y confiabilidad de componentes del equipo. Por lo regular, las distribuciones de población a base de edad sirven como una fuente de información primaria para estimar la vida restante de un equipo. En ese caso, la edad actual del equipo se toma como una indicación del tiempo de falla del equipo. Sin embargo, las distribuciones de población a base de edad tienen grados considerables de variabilidad en su distribución, lo cual reduce la utilidad de los estimados de vida restante de un equipo.

BREVE DESCRIPCION DE LA INVENCION Una técnica para enfrentar la necesidad de determinar un estimado más refinado de la vida restante de equipo es integrar otras fuentes de información (posiblemente heterogéneas) que son indicadores potenciales de la vida restante del equipo. En una modalidad, se provee un método y medio legible por computadora para estimar la vida restante de un equipo con base en una pluralidad de parámetros. Se recolectan datos referentes a la pluralidad de parámetros. Los datos son almacenados e integrados. Los datos integrados se utilizan para estimar la vida restante del equipo. En una segunda modalidad, se provee un sistema para estimar la vida restante de un equipo con base en una pluralidad de parámetros. El sistema comprende un componente de almacenamiento de datos configurado para almacenar datos referentes a la pluralidad de parámetros, un componente de integración de datos configurado para integrar los datos almacenados y un componente de estimación de vida configurado para estimar la vida restante del equipo utilizando los datos integrados.

BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS La figura 1 ilustra un diagrama de la arquitectura de componte de alto nivel de un sistema para estimación de vida de equipo para estimar la vida restante de un equipo; la figura 2 es un diagrama de bloques que ilustra las diversas fuentes de datos utilizados por el sistema para estimación de vida de equipo de la figura 1 en la estimación de la vida restante del equipo; la figura 3 es una modalidad ilustrada de los pasos realizados por el sistema para estimación de vida de equipo de la figura 1 para estimar la vida restante de equipo; las figuras 4-5 son gráficas que ilustran curvas de Weibull derivadas para dos componentes de equipo utilizando una edad de equipo base; y las figuras 6-7 son gráficas que ilustran curvas de Weibull derivadas para dos componentes de equipo con base en un valor de ajuste de edad unificado.

DESCRIPCION DETALLA DE LA INVENCION La figura 1 ilustra un diagrama de la arquitectura de componente de alto nivel de un sistema para estimación de vida de equipo 30 para estimar la vida restante de un equipo. De acuerdo con una modalidad de la invención, el sistema 30 comprende fuentes de datos 40, un componente de almacenamiento de datos 50, un componente de integración de datos 60 que comprende un subcomponente de modelación de datos 70 y un subcomponente de mapeo dé datos 80 y un componente de estimación de vida 90. Cada componente se describe más adelante a detalle. Las fuentes de datos 40 son utilizadas por el sistema para estimación de vida 30 en la estimación de la vida restante de equipo. Un método eficiente para estimar la vida restante de equipo seria considerar estas diversas fuentes datos heterogéneas de información en la estimación de la vida restante de equipo. Las fuentes de datos 40 comprenden fuentes tales como por ejemplo, eventos de falla, datos de códigos de defectos, datos de patrón de uso, datos de edad, resultados de prueba, prácticas de mantenimiento, curvas de Weibull y heurística relacionada con componentes del equipo. En una modalidad específica de la invención, las fuentes de datos 40 comprenden datos de patrón de uso, datos de códigos de defectos y datos de edad relacionados con componentes del equipo. La figura 2 describe las fuentes de datos 40 utilizadas por el sistema para estimación de vida de equipo de la figura 1 con más detalle. Continuando con la referencia a la Figura 1 , el componente de almacenamiento de datos 50 está configurado para almacenar datos recibidos de fuentes de datos 40. En una modalidad, el componente de almacenamiento de datos está representado pór una base de datos relacional de cuadros. El componente de integración de datos 60 está configurado para integrar los datos almacenados en el componente de almacenamiento de datos 50. El componente de integración de datos 60 comprende además un subcomponente de modelación de datos 70. El subcomponente de modelación de datos 70 está configurado para modelar una pluralidad de relaciones concernientes una pluralidad de parámetros representados por las fuentes de datos 40. La modelación comprende enumerar las fuentes de datos 40 almacenadas en el componente de almacenamiento de datos 50 y modelar relaciones entre los parámetros representados por las fuentes de datos. El subcomponente de modelación de datos 70 categoriza las fuentes de datos 40 con base en sus propiedades comunes. Las propiedades comunes comprenden propiedades que son comunes para todos los componentes del equipo y facilitan la comparación de los parámetros representados por las fuentes de datos heterogéneas desde un punto de vista unificado. En una modalidad específica de la invención, la propiedad común se deriva con base en la transformación o mapeo de los parámetros representados por las fuentes de datos en un estado de ajuste de edad (indicador de un impacto en un estado de desgaste) relacionado con los componentes del equipo. La categorización de las fuentes de datos 40 se realiza utilizando una representación ontológica u otro mecanismo de representación común de las fuentes de datos. El componente de integración de datos 60 comprende además un subcomponente de mapeo de datos 80. El subcomponente de mapeo de datos 80 está configurado para determinar una representación para i los parámetros en términos de un índice unificado que indique la vida restante del equipo. En una modalidad específica de la invención, el índice unificado es referido como un índice de ajuste de edad. El índice de ajuste de edad corresponde a un valor de ajuste de edad para refinamiento del estimado de la vida restante del equipo. La base para el ajuste de edad es que la edad de un componente de equipo pueda ser ajustada o refinada con base en el desgaste al cual está expuesto el componente de equipo. Es decir, el conocimiento acerca del estado de desgaste de un componente de equipo provee un estimado de vida más refinado. En una modalidad más específica de la invención, el estado de desgaste se define o especifica en términos de los parámetros de datos de patrón de uso y datos de códigos de defectos relacionados con los componentes de equipo. El subcomponente de mapeo de datos 80 transforma o mapea los parámetros al índice de ajuste de edad. El subcomponente de mapeo de datos 80 estima el estado de ajuste de edad a partir de las transformaciones anteriores y fusiona los datos de edad relacionados con el componente de equipo con el estado de ajuste de edad para llegar a un valor de ajuste de edad unificado. El componente de estimación de vida 90 posteriormente estima la vida restante del equipo con base en el valor de ajuste de edad unificado. La figura 3 describe con más detalle el conjunto de pasos realizados por el sistema para estimación de vida de equipo 30 para estimar la vida restante del equipo. En una modalidad específica, el sistema para estimación de vida de equipo 30 se utiliza para estimar la vida restante de componentes vehiculares o locomotrices. En una modalidad más específica, los componentes locomotrices comprenden el ensamble mecánico y turbosobrealimentador. La figura 2 es un diagrama de bloques que ilustra las diversas fuentes de datos que pueden ser utilizadas por el sistema para estimación de vida de equipo de la figura 1 en la estimación de la vida restante de equipo. Las diversas fuentes de datos representan indicadores o parámetros potenciales en la estimación de la vida restante de equipo y sirven para determinar un estimado de vida restante más refinado. Un estimado de vida más refinado que permitiría limitar el uso de componentes de equipo que tienen un alto desgaste y alto riesgo de falla y maximizar el uso de componentes de equipo con un bajo desgaste y riesgos de falla menores y a su vez, mejorar el costo asociado con operaciones de mantenimiento para estos componentes de equipo. Estas fuentes de datos son comparadas desde un punto de vista unificado e integradas. Las fuentes de datos comprenden eventos de falla 204, datos de códigos de defectos 202, datos de patrón de uso 208, datos de edad 210, resultados de prueba 206, prácticas de mantenimiento 212, curvas de Weibull 200 y heurística 214. Los eventos de falla 204 proveen información acerca de la falla de componentes de equipo específicos. En una modalidad, un componente de equipo que ha fallado numerosas veces indica exposición a un desgaste severo. En otra modalidad, los datos de códigos de defectos 202 indican uso pesado. La información de reportes de códigos de defectos acerca de sobrecarga de componente, sobrecalentamiento del componente etc., indican el desgaste del componente de equipo. Los datos de patrón de uso 208 proveen información acerca de condiciones de carga específicas a las que se someten los componentes de equipo. Los datos de patrón de uso 208 también indican el tiempo durante el cual un componente de equipo estuvo sometido a una carga particular y por cuánto tiempo. La información sobre datos de edad 210 es un indicador para desgaste promedio de los componentes de equipo para una edad determinada. Típicamente, el desgaste del componente incrementa de manera pronunciada al inicio de su vida, luego se asienta en una pendiente de desgaste más moderada e incrementa nuevamente hacia el final de su vida. Las curvas de Weibull 200 proveen información con respecto a distribuciones de vida de equipo. Los resultados de prueba 206 informan acerca de parámetros relacionados con desgaste específico tales como cambios dimensionales o comportamiento operacional adquirido durante las inspecciones. Las prácticas de mantenimiento 212 indican diferencias en prácticas de mantenimiento entre diversos componentes de equipo que afectan el desgaste. La heurística 214 indica el conocimiento derivado de la experiencia acerca de un conjunto de fuentes de datos que describen que el comportamiento del componente con relación al desgaste en relaciones más complejas utilizando reglas de lingüística. Las fuentes de datos anteriores son posteriormente fusionadas en el paso 216, con el fin de estimar la vida restante de equipo en el paso 218. El paso 216 se describe con más detalle en el paso 316 y el paso 218 se describe con más detalle en el paso 312. Un experto en la técnica reconocerá que el listado de fuentes de datos tiene propósitos ilustrativos y no pretende limitar otros tipos de fuentes de datos que puedan ser utilizadas por el sistema para estimación de vida de equipo 30 en la estimación de la vida restante del equipo. La figura 3 es una modalidad ilustrada de los pasos realizados por el sistema para estimación de vida de equipo de la figura 1 para estimar la vida restante del equipo. Como se muestra, el procedimiento inicia en el paso 300 y luego continúa en el paso 302. Cada paso se describe a detalle más adelante. En el paso 302, los datos relacionados con la edad, códigos de defectos, y parámetros de patrón de uso son recolectados de las fuentes de datos 40 y se almacenan en el componente de almacenamiento de datos 50. El componente de almacenamiento de datos, representado por la base de datos relacional comprende campos y métodos. Los campos y métodos comprenden información referente a componentes de equipo específicos. En una modalidad, los campos especifican parámetros, tales como datos de patrón de uso y datos de códigos de defectos relacionados con el componente de equipo que serán almacenados en la base de datos y los métodos especifican comandos utilizados para recuperar los datos relacionados con los parámetros. En el paso 304, los datos de códigos de defectos son mapeados de un código de defectos a índice de ajuste de edad. En una modalidad de la invención, el mapeo de código de defectos a índice de ajuste de edad comprende representar el código de defectos como el número de mensajes de error o entradas de registro de error generadas por el equipo. Los mensajes de error pueden ser generados, por ejemplo, debido a sobrecalentamiento del componente de equipo. Se considera que el número de mensajes de error está relacionado con el impacto en el desgaste del equipo. Mientras más grande sea el número de mensajes de error generados por el equipo, más grande será el impacto en el desgaste, y por lo tanto, en el índice de ajuste de edad del equipo. En el paso 306, los datos de patrón de uso son mapeados de un uso a un índice de ajuste de edad. En una modalidad de la invención, el mapeo de uso a un índice de ajuste de edad se basa en el número de megavatiohoras consumidas por el componente de equipo y comprende representar los datos de patrón de uso como una relación de un promedio ponderado del tiempo gastado en una pluralidad de ajustes de carga concernientes al componente de equipo al valor de energía consumido por el componente de equipo. La pluralidad de ajustes de carga indican un tipo y duración de una pluralidad de condiciones de carga a las que se someten los componentes de equipo. Un componente de equipo cuyo uso es alto tendrá un mayor impacto en el desgaste, y por lo tanto, en el índice de ajuste de edad del equipo. En el paso 308, el estado de ajuste de edad se estima del código de defectos al índice de ajuste de edad y el uso a índice de ajuste de edad derivado en los pasos 304 y 306, respectivamente. La estimación comprende calcular el código de defectos a índice de ajuste de edad y el uso a índice de ajuste de edad. El código de defectos a índice de ajuste de edad se calcula utilizando una función de compresión no lineal adecuada. Una modalidad de esta función es: índice_aji£te_edacL Aquí, ae escala la pendiente de la curva y es un parámetro afinable y ßß es un parámetro posicional, y también es afinable. De manera similar, el patrón de uso a índice de ajuste de edad se calcula utilizando una función de compresión no lineal adecuada. Una modalidad de esta función es: 1 índice_aji6te_edadpai = 2 (2) l + e Aquí, au escala la pendiente de la curva y es un parámetro afinable y u es un parámetro posicional, y también es afinable.

Los parámetros a y ß se utilizan para afinar las ecuaciones las mapeo (1 ) y (2). La afinación comprende utilizar una función de optimización adecuada. Una modalidad de una función de optimización es un algoritmo genético que determina el conjunto de parámetros con base en una función de adaptabilidad tal como la suma de errores cuadráticos y el porcentaje de puntos de datos dentro de un intervalo de confianza predefinido. En una modalidad de la invención, se utiliza un intervalo de confianza del 95% de la curva de Weibull en la función de adaptabilidad. Las ecuaciones (1 ) y (2) se derivan con base en funciones de compresión no lineales estándares. Se hace uso de funciones de compresión no lineales en métodos de aprendizaje por máquina tales como redes neurales. Las funciones de compresión no lineales son funciones monotónicamente crecientes que toman como entrada, valores entre -8 y +8 y regresan valores en un intervalo finito. Las ecuaciones de mapeo (1 ) y (2) toman entradas cualificadas tales como uso en megavatiohoras consumidas o número de entradas de registros de error y regresan un número continuo entre -1 y +1 que representa el índice de ajuste de edad, como salida. Continuando con el diagrama de flujo de la figura 3, en el paso 310, los datos de edad del equipo se fusionan con el estado de ajuste de edad derivado de las ecuaciones (1 ) y (2) del paso 308. La fusión da como resultado la determinación de un valor de ajuste de edad unificado. Existen diversas estrategias para realizar la función en el paso 310. La fusión utiliza una técnica de agregación para estimar la vida restante de equipo. En una modalidad de la invención, la técnica de fusión utilizada es una técnica de agregación lineal. En otra modalidad, la técnica de fusión utilizada es una técnica de agregación no lineal. Se asignan diferentes ponderaciones a los índices de ajuste de edad calculados del paso 308. Luego el estado de ajuste de edad, que comprende los índices de ajuste de edad ponderados, se fusionan con los datos de edad para determinar un valor de ajuste de edad unificado. La fusión calcula una suma ponderada de los datos de edad y el estado de ajuste. En el paso 312, se determina un valor de ajuste de edad unificado que indica la vida restante de equipo utilizando la siguiente ecuación: edad + C2 * índice_ajiBte_edadpatrón US0 + C3 * índice_ajiBte_edadTeg erTor (3) Aquí, C2*índ¡ce_ajuste_edadPatrón_uso y C3*indice_ajuste_edadreg error representan los índices de ajuste de edad ponderados, respectivamente. Las ponderaciones C2 y C3 indican un grado de énfasis colocado en cada uno de los índices de ajuste de edad ponderados. C2 y C3 se afinan utilizando una función de optimización adecuada. Una modalidad de una función de optimización es un algoritmo genético que determina el conjunto de parámetros con base en una función de adaptabilidad tal como la suma de errores cuadráticos y el porcentaje de puntos de datos dentro de un intervalo de confianza predefinido. En una modalidad de la invención, se utiliza un intervalo de confianza del 95% de la curva de Weibull en la función de adaptabilidad. Las figuras siguientes ilustran las curvas de Weibull derivadas para componentes de equipo en una modalidad de la invención. Las distribuciones de Weibull generalmente son utilizadas para modelar diversas distribuciones de vida y en la determinación de confiabilidad de un componente de equipo en un período especificado. En una modalidad especifica de la invención, las distribuciones de Weibull se utilizan para modelar la confiabilidad y tiempo de falla para los componentes de equipo. Las figuras 4-5 son gráficas que ilustran las curvas de Weibull derivadas para dos componentes de equipo utilizando una edad de equipo base. Los puntos de datos individuales en las gráficas representan los datos de edad de los componentes. La línea continua representa el estimado de Weibull para la probabilidad de falla (eje y) en la edad correspondiente en días (eje x). Las lineas punteadas en cualquier lado de la línea continua representan los límites de confianza de 95% para la escala de probabilidades para esa edad. Los ejes x e y están representados sobre una escala de log 10. La inspección visual de los cuadros 1 y 2 indican que los puntos de datos siguen la curva de Weibull de manera más cercana después del primer año. Para este conjunto de datos específico, existe una mayor desviación del estimado de Weibull para fallas en un año. Se debe apreciar que las curvas de Weibull de las figuras 4-5 se obtienen utilizando solamente la edad del componente de equipo como una base para estimación de vida: Sin embargo, los datos de patrón de uso para componentes de equipo, por ejemplo, millaje, horas en uso, ciclos e inicios generalmente no son similares en todos los componentes del equipo. De manera similar, como se mencionó anteriormente, otros factores pueden contribuir a la velocidad de desgaste de los componentes del equipo, tales como operación bajo condiciones anormales, variaciones en prácticas de mantenimiento, o variaciones de condiciones ambientales. El cuadro 1 ilustra la bondad de ajuste de las gráficas en las figuras 4-5. La métrica utilizada son la suma de errores cuadráticos (SSE) y el porcentaje de puntos de datos localizados dentro de los límites de confianza del 95% calculados. La SSE es una medida acumulativa de qué tanta distancia había entre cada punto de datos individual y el modelo de Weibull.

CUADRO 1 Valores Weibull de edad Weibull Forma/Beta Escala/Alfa Suma de % dentro de errores límites de cuadráticos confianza Comp 1 1.86 5343.54 8.52 84.25% Comp 2 1.35 2231.85 5.85 90.27% Las figuras 6-7 son gráficas que ilustran las curvas de Weibull derivadas para dos componentes de equipo con base en el valor de ajuste de edad unificado. Las gráficas indican que el ajuste de Weibull producido para el valor de ajuste de edad de ambos componentes provee un ajuste más cercano, más uniforme que aquéllos para el ajuste de Weibull de edad base derivado en las figuras 4-5. Un ajuste de Weibull que es más preciso tiene límites de confianza más cerrados y es un mejor pronosticador de vida restante para un componente. Esto sugiere que la edad de equipo ajustada es un mejor pronosticador y provee un estimado más refinado de la edad del equipo. Esto, a su vez, puede mejorar la explicación de fallas históricas de componentes de equipo. El cuadro 2 ¡lustra la comparación de la bondad de ajuste de las gráficas de las figuras 4-5 contra las gráficas en las figuras 6-7. La variable de tensión representa el desgaste del componente de equipo. Los resultados del cuadro también indican que el ajuste de Weibull producido con base en el valor de ajuste de edad unificado de ambos componentes de equipo, provee un ajuste más cercano, más uniforme que aquéllos para el ajuste de Weibull de edad base.

CUADRO 2 Análisis de Weibull Variable de tensión SSE % dentro de límites de confianza Componente 1 Edad 8.52 84.25% Edad ajustada 5.24 95.86% Componente 2 Edad 5.85 90.27% Edad ajustada 1.45 100.00% Los anteriores diagramas de flujo y diagramas de bloques de la invención muestran la funcionalidad de operación del sistema para estimación de vida de equipo 30. Al respecto, cada bloque/componente representa un módulo, segmento, o porción de código que comprende una o más instrucciones ejecutables para implementar las funciones lógicas especificadas. Cabe también señalar en algunas implementaciones alternativas, las funciones mencionadas en los bloques pueden ocurrir fuera del orden mencionado en las figuras o, por ejemplo, pueden ser ejecutadas de hecho de manera sustancialmente concurrente o en el orden inverso, dependiendo de la funcionalidad involucrada. Además un experto en la técnica reconocerá que se pueden agregar bloques adicionales. Además, las funciones pueden ser implementadas en lenguajes de programación tales como C++ o JAVA; sin embargo, se pueden utilizar otros lenguajes tales como Perl, JavaScript y Visual Basic. Las diversas modalidades antes descritas comprenden un listado ordenado de instrucciones ejecutables para implementar funciones lógicas. El listado ordenado puede ser modalizado en cualquier medio legible por computadora para uso por o con relación a un sistema a base de computadora que pueda recuperar la instrucciones y ejecutarlas. En el contexto de la solicitud, el medio legible por computadora puede ser cualquier medio que pueda contener, almacenar, comunicar, propagar, transmitir o transportar las instrucciones. El medio legible por computadora puede ser un sistema, aparato o dispositivo electrónico, magnético, óptico, electromagnético o infrarrojo. Una lista ilustrativa, mas no exhaustiva de medios legibles por computadora puede incluir una conexión eléctrica (electrónica) que tenga uno o más cables, un diskette de computadora portátil (magnético), una memoria de acceso aleatorio (RAM) (magnético), una memoria de sólo lectura (ROM) (magnético), una memoria programable y borrable de sólo lectura (EPROM o memoria Flash) (magnético), una fibra óptica (óptico), y un disco compacto de memoria de sólo lectura portátil (CDROM) (óptico). Cabe señalar que el medio legible por computadora puede comprender papel u otro medio adecuado sobre el cual se imprimen las instrucciones. Por ejemplo, las instrucciones pueden ser electrónicamente capturadas a través de escudriñamiento óptico del papel u otro medio, luego compiladas, interpretadas o de otro forma procesadas de una manera adecuadas si fuera necesario, y posteriormente almacenadas en una memoria de computadora. Las modalidades antes descritas tienen diversas ventajas, que incluyen la capacidad de integrar fuentes de información heterogéneas que son parámetros potenciales en la estimación de la vida restante de equipo. Además, las distribuciones de Weibull basadas en el valor de ajuste de edad unificado indican un ajuste de distribución de Weibull más cercano y más uniforme. Un ajuste más cercano, a su vez, reduce la variabilidad de la curva de Weibull y provee un estimado de vida mejor, más refinado para componentes de equipo. Es evidente que se ha provisto un método, sistema y producto de cómputo para estimar la vida restante de un equipo con base en una pluralidad de parámetros. Aunque la invención ha sido particularmente mostrada y descrita junto con una modalidad preferida de la misma, un experto en la técnica apreciará que se pueden realizar variaciones y modificaciones sin apartarse del alcance de la invención.

Claims

NOVEDAD DE LA INVENCION REIVINDICACIONES

1.- Un método para estimar la vida restante de un equipo con base en una pluralidad de parámetros, el método comprende los pasos de: recolectar datos (302) referentes a la pluralidad de parámetros; almacenar (302) los datos; integrar (310) los datos almacenados; y estimar (308) la vida restante del equipo utilizando los datos integrados.

2.- Un método para estimar la vida restante de un equipo con base en parámetros de edad, código de defectos, y patrón de uso, el método comprende los pasos de; recolectar (302) datos de edad, datos de código de defectos, y datos de patrón de uso referentes a los parámetros; mapear (304) los datos de código de defectos de código de defectos a un índice de ajuste de edad; mapear (306) los datos de patrón de uso de un uso a un índice de ajuste de edad; estimar (308) un estado de ajuste de edad del código de defectos a índice de ajuste de edad y el uso a índice de ajuste de edad; y fusionar (310, 312) los datos de edad y el estado de ajuste de edad en un valor de ajuste de edad unificado que indique la vida restante del equipo.

3.- Un sistema (30) para estimar la vida restante de un equipo con base en una pluralidad de parámetros que comprende: un componente de almacenamiento datos (50) configurado para almacenar datos referentes a la pluralidad de parámetros; un componente de integración de datos (60) configurado para integrar los datos almacenados; y un componente de estimación de vida (90) configurado para estimar la vida restante del equipo utilizando los datos integrados.

4. - El sistema (30) de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado además porque la pluralidad de parámetros comprenden al menos dos de datos de uso, información de código de defectos y edad.

5. - El sistema (30) de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado además porque la pluralidad de parámetros se selecciona del grupo que consiste en datos de uso, datos de códigos de defectos, datos de edad, modos de falla para subcomponentes, resultados de prueba, modos de falla y análisis de efectos, práctica de mantenimiento, heurística, e información de partes de reemplazo.

6. - El sistema (30) de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado además porque el componente de integración de datos (60) comprende adicionalmente un subcomponente de mapeo de datos (80) configurado para determinar una representación para al menos uno de la pluralidad de parámetros en términos de un índice unificado que indique la vida restante del equipo.

7. - El sistema (30) de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado además porque el subcomponente de mapeo de datos (80) está configurado adicionalmente para mapear el por lo menos uno de la pluralidad de parámetros al índice unificado, para generar al menos un parámetro mapeado.

8. - El sistema (30) de conformidad con la reivindicación 7, caracterizado además porque el subcomponente de mapeo de datos (80) está configurado adicionalmente para fusionar el por lo menos un parámetro mapeado con al menos otro parámetro mapeado para estimar la vida restante del equipo.

9. - El sistema (30) de conformidad con la reivindicación 7, caracterizado además porque el subcomponente de mapeo de datos (80) está configurado adicionalmente para fusionar el por lo menos un parámetro mapeado con al menos otro parámetro no mapeado para estimar la vida restante del equipo.

10. - El sistema (30) de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado además porque está adicionalmente configurado para generar una curva de estimación de vida para el equipo con base en el índice unificado, en donde la curva es un modelo a partir del cual se puede derivar la vida restante del equipo.