Investigación, innovación y transferencia en maquinaria rotativa, confiabilidad, diagnóstico y pronóstico.
La investigación parte de problemas reales de maquinaria: reconocer desviaciones, comprender su mecanismo y estimar cómo evolucionan.
Su enfoque integra condition monitoring, conocimiento de dominio, estadística, machine learning y deep learning. La calidad de una alerta depende de su relación con el contexto operacional y de su utilidad para el especialista que debe actuar.
Vinculación de investigación y transferencia en fiabilidad industrial, analítica de datos y estudios RAMS. La participación de Ernesto figura en el sitio oficial de innovación de UNED. Investigación en prognosis y aplicaciones de analítica e inteligencia artificial.
Proyecto final de grado sobre cálculo mixto de confiabilidad en maquinaria rotativa aplicado a una turbina eólica. Utilizó datos de la turbina de CReW para investigar y comparar diferentes modelos de cálculo de confiabilidad.
Investigación doctoral culminada en 2026, orientada a distinguir comportamiento normal y anómalo de maquinaria rotativa, evaluar modelos y convertir resultados analíticos en decisiones operacionales útiles.
Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería. El nombre SIANI aparece en el logo y la afiliación del artículo Machines de 2024.
Colaboración como especialista en maquinaria rotativa en investigación sobre energía eólica marina. El proyecto europeo desarrolla tecnologías y herramientas para reducir costos durante el ciclo de vida de los parques eólicos y su cadena de suministro.
