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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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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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