Extracción de patrones para la Industria 4.0 a través de un modelo predictivo

  1. Sittón Candanedo, Inés 1
  2. Rodríguez González, Sara 1
  3. Muñoz, Lilia 2
  1. 1 Universidad de Salamanca
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    Universidad de Salamanca

    Salamanca, España

    ROR https://ror.org/02f40zc51

  2. 2 Universidad Tecnológica de Panamá
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    Universidad Tecnológica de Panamá

    Panamá, Panamá

    ROR https://ror.org/030ve2c48

Revista:
Revista de I+D Tecnológico

ISSN: 2219-6714,  1680-8894

Año de publicación: 2019

Título del ejemplar: Revista de I+D Tecnológico

Volumen: 15

Número: 2

Páginas: 5-12

Tipo: Artículo

DOI: 10.33412/IDT.V15.2.2232 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

El Internet de las Cosas ha venido incorporándose a nuestras vidas de forma progresiva, trayendo consigo grandes beneficios para la humanidad como lo es disponer de infraestructuras y servicios más interconectados y eficientes, generación de empleo, reducción de costos operativos e incremento de ganancias. En este sentido, el desarrollo e instalación de sensores avanzados para recolección de datos, las soluciones informáticas de conexión remota y otras tecnologías disruptivas están marcando un proceso de transformación en la industria; dando inicio a lo que diversos sectores han denominado cuarta revolución industrial o Industria 4.0. En este artículo se presenta un modelo predictivo para la extracción de patrones utilizando técnicas de fusión de datos que permitan el diseño de un modelo de mantenimiento predictivo, a través de un enfoque de entrenamiento supervisado, realizar la clasificación de datos y probabilísticamente valores predictivos.

Fuente de los datos: Dialnet