Chatbot inteligente basado en el transformer T5 para el diagnóstico predictivo de fallas en motores de inducción

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Authors: Universidad UTE, Francisco Javier Carpio Velasco, Gloria Margarita Garcés Beltrán, Universidad UTE
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Abstract

El diagnóstico predictivo de motores de inducción es fundamental para mejorar eficiencia y reducir costos. Este estudio introduce un chatbot en Telegram basado en el modelo T5 de NLP, adaptado para interpretar descripciones técnicas y generar diagnósticos automáticos con una precisión del 96.2 %, F1-score de 95.1 % y sensibilidad de 94.8 %. La principal novedad radica en aplicar T5 —un enfoque de texto puro— en lugar de métodos previos centrados en señales físicas como vibraciones o corriente, integrándolo en una interfaz móvil accesible. Las implicaciones son significativas: permite diagnósticos rápidos desde cualquier dispositivo, apoyando el mantenimiento predictivo en entornos reales. Sin embargo, su limitación radica en que el modelo fue entrenado con datos sintéticos, lo que puede afectar su rendimiento en situaciones reales con ruido e imprevistos, el enfoque demuestra ser viable, eficiente y escalable, aunque requiere validación real y capacidades adaptativas.

Fields of Study & Subjects

Machine Fault Diagnosis Techniques Fault Detection and Control Systems Reliability and Maintenance Optimization

Publication details

Journal / source
NOVASINERGIA REVISTA DIGITAL DE CIENCIA INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Volume
9
Issue
2
Pages
6–20
Publication date
8 January 2026
Language
ES