RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Control de calidad de un proceso mediante la detección y diagnóstico de anomalías usando técnicas de control estadístico de procesos
A1 Pérez Franco, Iván
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Industria 4.0
K1 Big Data
K1 Planta Tennessee Eastman
K1 Análisis de Componentes Principales (PCA)
K1 Técnica de incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t (t-SNE)
K1 Control estadístico de procesos
K1 Matlab
K1 1203.06 Sistemas Automatizados de Control de Calidad
AB El término Industria 4.0 ha ganado mucha importancia a lo largo de estosúltimos años debido a que cada vez son más las empresas que se nutren dela cantidad de información que aporta esta nueva revolución digital que yamuchos consideran como una candidata a ser la Cuarta Revolución Industrial.Uno de los pilares fundamentales que sustentan esta nueva tecnología es elconcepto del Big Data, aportando una gran cantidad de datos que pueden sertratados y estudiados de muchas maneras distintas.En este trabajo gracias a esta tecnología se va a realizar un estudio paramejorar la calidad de un proceso industrial. Se utilizarán técnicas de controlestadístico de procesos para la detección y diagnóstico de fallos o anomalíasque puedan afectar negativamente al sistema y empeorar la calidad delproducto final. Por un lado, se utiliza el Análisis de Componentes Principales(PCA), una técnica de reducción de dimensión lineal que nos permite trabajarcon un menor número de variables a partir de las cuales se analiza elcomportamiento de la planta. Por otra parte, se utiliza la técnica deincrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t (t-SNE), que trabaja conuna reducción de dimensionalidad no lineal. Estas técnicas se aplicarán a unaplanta química usada como benchmark en la literatura científica, la plantaTennessee Eastman (TEP), haciéndose un estudio comparativo entre ambosmétodos.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47934
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47934
LA spa
NO Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
DS UVaDOC
RD 17-jul-2024