Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/99386
Título : Modelos de clasificación para incidencias en entornos industriales con datos no balanceados
Autoría: Martínez Raya, José Manuel
Director: Casas-Roma, Jordi  
Tutor: Parada Medina, Raúl  
Resumen : En el momento actual desde el sector industrial y tecnológico se habla de la cuarta revolución industrial. Un nuevo paradigma en donde las fábricas del futuro serán automatizadas, digitales, inteligentes, flexibles, sostenibles y más humanas. Un punto importante será el de predecir los posibles errores y fallas que se puedan encontrar a lo largo de todo el proceso de producción, desde la recepción de las materias primas hasta el producto acabado. La tendencia es que el proceso se llegue automatizar en su totalidad, en donde ni el componente humano tenga un papel supervisor. Serán los propios dispositivos, autómatas, controlados por una IA capaz de predecir los errores y mantener la producción en niveles de excelencia. Pero antes, para llegar hasta ese punto, se debe comprender e identificar el porqué de algunos errores en el proceso de fabricación, con tal de evitarlos y mejorar la calidad del producto final. La creación de un modelo de clasificación nos ayudará a optimizar el rendimiento de las máquinas y es el primer paso para un mantenimiento predictivo que evite futuros fallos.
Palabras clave : minería de datos
aprendizaje automático
detección de anomalías
automatización
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 12-jun-2019
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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