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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/46138

    Título
    Estudio de técnicas de clustering y detección de anomalías aplicado a fresadoras CNC
    Autor
    Barreno Recio, Patricia Lucia
    Director o Tutor
    Martínez Prieto, Miguel AngelAutoridad UVA
    Bregón Bregón, AníbalAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de SegoviaAutoridad UVA
    Año del Documento
    2021
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicaciones
    Resumen
    Este trabajo fin de grado presenta una introducción a la Industria 4.0 y a los métodos de pronóstico de fallos y realiza un estudio de métodos de clustering y de detección de anomalías que se puedan aplicar en los datos de monitorización de procesos de mecanizado. En este estudio se considerará el caso de que estos métodos se apliquen en datos de series temporales incluyendo diferentes distancias, representaciones y enfoques que se pueden aplicar en este tipo de datos. Para completar este trabajo se realizara una parte práctica donde se probaran algunos de los métodos estudiados. En ella se aplicaran métodos de clustering en datos de dos fresadoras CNC (control numérico por computadora) , comparando los resultados obtenidos con diferentes algoritmos y distancias aplicadas. Finalmente, los resultados de estos modelos se podrán visualizar a través de un dashboard para facilitar una comprobación y comparación visual del trabajo realizado.
    Materias Unesco
    1203.17 Informática
    Palabras Clave
    Industria 4.0
    Métodos de pronóstico
    Procesos de mecanizado
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/46138
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30857]
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    Nombre:
    TFG-B.1581.pdf
    Tamaño:
    20.15Mb
    Formato:
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

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