Prototipo de software basado en aprendizaje profundo para mantenimiento predictivo en la Industria 4.0
dc.creator | Pacchiotti, Mauro José | |
dc.creator | Paletto, Pablo Andrés | |
dc.creator.orcid | 0000-0002-9162-7890 | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-03-25T19:27:36Z | |
dc.date.available | 2024-03-25T19:27:36Z | |
dc.date.issued | 2021-11 | |
dc.description.abstract | En la Industria 4.0, la utilización de las TICs posibilita la recolección y procesamiento de gran cantidad de datos acerca del funcionamiento de los diferentes equipamientos industriales, por lo que representa un desafío el aprovechar los conjuntos de datos de distintos sensores para tareas de mantenimiento predictivo de los dispositivos. Este trabajo propone un modelo experimental que simula la captura de datos y clasificación del estado de un dispositivo en tiempo real, utilizando datos sintéticos, datos provistos por la industria y modelos de aprendizaje profundo. Se realizaron dos experimentos con series de datos de diferente origen y características para entrenar los modelos de aprendizaje profundo, logrando una alta precisión en la predicción del estado del dispositivo en función de los valores de los sensores en los instantes previos. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Pacchiotti, Mauro José. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe, Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Paletto, Pablo Andrés. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe, Argentina. | es_ES |
dc.format | es_ES | |
dc.identifier.citation | Pacchiotti, M.J. & Paletto, P.A. (4 y 5 de Noviembre de 2021). Prototipo de software basado en aprendizaje profundo para mantenimiento predictivo en la Industria 4.0. 9º Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI 2021). UTN. Facultad Regional Mendoza, Argentina. | es_ES |
dc.identifier.uri | https://sites.google.com/view/riisic/congresos/conaiisi2021 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/10043 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | CONAIISI 2021 | es_ES |
dc.relation.projectid | SITCBFE0008086TC - Análisis de la adecuación de los procesos de Ingeniería del Software para el desarrollo de Sistemas basados en Inteligencia Artificial en los ámbitos público, industrial y educativo. | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights.holder | Los autores | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
dc.rights.uri | Atribución 4.0 Internacional | * |
dc.rights.use | CreativeCommons | es_ES |
dc.subject | Industria 4.0 | es_ES |
dc.subject | Mantenimiento predictivo | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje profundo | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales convolucionales | es_ES |
dc.subject | Simulador | es_ES |
dc.title | Prototipo de software basado en aprendizaje profundo para mantenimiento predictivo en la Industria 4.0 | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.type.version | acceptedVersion | es_ES |